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摘要：自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快，计算复杂度低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文主要对自适应算法进行了研究，其内容概括如下:1.本文在论述自适应滤波基本原理的基础上，介绍了几种典型的自适应滤波算法及其应用。并对这些自适应滤波算法的性能特点进行比较，给出了算法性能的综合评价。
$ m( L$ d; C. u8 C; |2 a" l2.对LMS算法，归一化LMS算法，最小二乘自适应滤波算法进行了比较深入的理论分析和研究，并进行了仿真。
8 z4 f4 f" H3 A8 v3.并针对归一化LMS算法中步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾，提出了一种改进的归一化变步长LMS算法。仿真试验证实了新算法性能的提高。
+ n! U7 a# |6 o# p+ t9 f; b4.介绍了几种自适应滤波算法的应用，自适应滤波器，自适应预测器，自适应均衡器和自适应噪声消除。
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1 D) I* B. V9 \6 m- M N+ ?+ E关键词:自适应滤波、自适应滤波算法、LMS算法、归一化LMS算法; E. X( X; d; o2 I2 b- V
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自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。( H( R; x1 { w! t' q$ T0 I
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自适应滤波算法及应用研究.pdf
(2 MB, 下载次数: 1)
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发表于 2021-3-9 09:45
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