1、一、題目來源來源于其他二、研究目的和意義濾波技術在當今信息處理領域中有著極其重要的應用。濾波是從連續(xù)的或離散的輸入數(shù)據(jù)中除去噪音和干擾以提取有用信息的過程，相應的裝置就稱為濾波器。濾波器實際上是一種選頻系統(tǒng)，他對某些頻率的信號予以很小的衰減，使該部分信號順利通過。而對其他不需要的頻率信號予以很大的衰減，盡可能阻止這些信號通過。濾波器研究的一個目的就是：如何設計和制造最佳的（ 或最優(yōu)的 ） 濾波器。在數(shù)字信號處理中，數(shù)字濾波是語音和圖像處理、模式識別、頻譜分析等應用中的一個基本處理算法。在許多應用場合，由于無法預先知道信號和噪聲的特性或者它們是隨時間變化的，僅僅用 FIR和 IIR 兩種具有固定

2、濾波系數(shù)的濾波器無法實現(xiàn)最優(yōu)濾波。在這種情況下，必須設計自適應濾波器，以跟蹤信號和噪聲的變化。自適應濾波器是利用前一時刻已獲得的濾波器參數(shù)，自動地調(diào)節(jié)、更新現(xiàn)時刻的濾波器參數(shù)，以適應信號和噪聲未知的統(tǒng)計特性，從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波。當在未知統(tǒng)計特性的環(huán)境下處理觀測信號時，利用自適應濾波器可以獲得令人滿意的效果，其性能遠超過通用方法所設計的固定參數(shù)濾波器。三、閱讀的主要參考文獻及資料名稱1、數(shù)字信號處理劉益成（第二版）西安電子科技出版社2、數(shù)字信號處理張小虹（第二版）機械工業(yè)出版社 TOC o 1-5 h z 3、 自適應信號處理M 西安：西安電子科技大學出版社，20014鄒理和, 數(shù)字信號處理, 國

3、防工業(yè)出版社,19855丁玉美等, 數(shù)字信號處理, 西安電子科技大學出版社,19996程佩青, 數(shù)字信號處理, 清華大學出版社,2001The MathWorks Inc, Signal Processing Toolbox For Use withMATLAB, Sept. 2000vinay K.Ingle, John G.Proakis, 數(shù)字信號處理及MATLAB實現(xiàn),陳懷琛等譯, 電子工業(yè)出版社,1998.99、MATLAB編程參考手冊10、中國期刊網(wǎng)的相關文獻11、赫金，自適應濾波器原理第四版，西安工業(yè)出版社，2010-5-1四、國內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢與主攻方向自適應濾波器的理論與技

4、術是50 年代末和60 年代初發(fā)展起來的。 它是現(xiàn)代信號處理技術的重要組成部分，對復雜信號的處理具有獨特的功能。自適應濾波器在數(shù)字濾波器中試屬于隨機數(shù)字信號處理的范疇。對于隨機數(shù)字信號的濾波處理，通常有維納濾波，卡爾曼濾波和自適應濾波，維納濾波的權系數(shù)是固定的，適用于平穩(wěn)隨機信號；卡爾曼濾波器的權系數(shù)是可變的，適用于非平穩(wěn)隨機信號中。但是， 只有在對信號和噪聲的統(tǒng)計特性先驗已知的情況下，這兩種濾波器才能獲得最優(yōu)濾波。但在實際應用中， 常常無法得到這些統(tǒng)計特性的先驗知識，或者統(tǒng)計特性是隨時間變化的。陰齒，在許多情況下，用維納濾波器或卡爾曼濾波器實現(xiàn)不了最優(yōu)濾波，而自適應濾波卻能夠提供卓越的濾波性

5、能。傳統(tǒng)的自適應濾波器主要在時域中實現(xiàn), 采用抽頭延遲線( tapped de lay li ne) 結(jié)構(gòu)及 W IDROW - HOFF 自適應 LMS 算法。 這種方法算法簡單, 穩(wěn)健性也比較好,因而被廣泛應用。但是濾波器的階數(shù)可能會很高,步長系數(shù)可能會很小,收斂性能不理想對輸入信號的自相關矩陣有很強的依賴性, 因而不具有高自適應率。當輸入信號的自相關矩陣的特征值分布發(fā)散度很大時, 算法的收斂速度很慢,跟蹤性能不好。許多學者對LMS 算法進行了研究, 對傳統(tǒng) LMS 算法提出了許多有效的改進措施,如采用變步長LMS 算法、 變換域 LMS算法 , 以及 QR 分解 LMS 算法等 , 有效

6、地克服了其性能局限性。五、主要研究內(nèi)容，需重點研究的關鍵問題及解決思路研究內(nèi)容：、自適應濾波算法的原理。2、自適應濾波經(jīng)典的算法。、 MATLAB編程實現(xiàn)自適應濾波經(jīng)典方法。4、提出改進的自適應濾波的設計方法并編程實現(xiàn)，并與經(jīng)典的算法進行優(yōu)缺點的比較。研究的關鍵問題：1、自適應濾波器的結(jié)構(gòu)：自適應濾波器的結(jié)構(gòu)有F I R 和 II R 兩種。由于II R 濾波器存在穩(wěn)定性的問題, 因此一般采用FIR 濾波器。由于FIR 濾波器橫向結(jié)構(gòu)的算法具有容易實現(xiàn)和計算量少等優(yōu)點, 在對線性相位要求不嚴格、收斂速度不是很快的場合, 多采用 FI R 作為自適應濾波器結(jié)構(gòu)。LMS算法的選?。篖MS算法使用的

7、準則是使濾波器的期望輸出值和實際輸出值之間的均方誤差最小化的準則，即使用均方誤差來做性能指標.LMS算法的分析：步長 ： 越大 , 自適應時間越短, 自適應過程越快, 但它引起的失調(diào)也越大。失調(diào)越小, 但自適應過程也相應加長。步長的選擇應從整個系統(tǒng)要求出發(fā), 在滿足精度要求的前提下, 盡量減少自適應時間。階數(shù)N：當階數(shù) N 取值大時，迭代次數(shù)增加，收斂速度變快. 但當階數(shù) N 大到一定程度，收斂速度變化不明顯，且可能引起系數(shù)迭代過程不收斂。解決思路:圖一為自適應濾波器結(jié)構(gòu)的一般形式，圖中x(n)為輸入信號，通過參數(shù)可調(diào)的數(shù)字濾波器后產(chǎn)生輸出信號y(n)，將輸出信號y(n)與標準信號(或者為期望

8、信號)d(n)進行比較，得到誤差信號e(n) 。 e(n)和x(n)通過自適應算法對濾波器的參數(shù)進行調(diào)整，調(diào)整的目的使得誤差信號e(n)的均方值最小。參數(shù)可調(diào)濾波器一般選擇FIR(有限沖擊響應濾波器)濾波器，因其具有穩(wěn)定性和線性相位兩大優(yōu)點自適應算法選擇LMS(最小均方誤差)算法，LMS 是一種以期望響應和濾波器輸出信號之間誤差的均方值最小為準則，其顯著特點是簡單、計算量小、易于實現(xiàn)。但LMS 的參數(shù)對其性能有一定的影響，尤其是步長的選取。另一方面，梯度算法只有一個調(diào)整參數(shù)用來控制收斂速率，收斂慢正是由于這個基本的限制，為了避免濾波器出現(xiàn)不穩(wěn)定，步長可以由輸入功率進行控制。最后用Matlab 中的 Simuli nk 工具對設計的自適應濾波器進行模擬仿真。六 完成畢業(yè)設計所必須具備的工作條件及解決的辦法、通過上網(wǎng)查找相關的資料、文獻，了解相關技術的最新的發(fā)展方向和成果。、圖書館查找相關基礎知識的書面資料。、向老師請教設計過程中所遇到的問題。、通過電腦軟件MATLAB進行程序設計及調(diào)試。七、工作的主要階段, 進度與時間安排.21 3.7 日：聯(lián)系指導教師，領取任務書并，完成開題報告和開題答辯。.8 3.20 日：文獻調(diào)研初步工作，翻譯相關的外文文獻，。.21 4.7 日：學習理論知識，復習及掌握MATLAB軟件。4.