摘要：隨著DSP技術(shù)的高建發(fā)展，人們對信號處理的實時性、準(zhǔn)確性和靈活性的要求越來越高，DSP技術(shù)在信號處理中的地位也越來越重要。自適應(yīng)濾波器是一種復(fù)雜的算法，設(shè)計它是為了在均衡信道，抵消回波，增強譜線，抑制噪聲等方面有所應(yīng)用。而自適應(yīng)濾波器的實現(xiàn)主要采用最小均方誤差算法完成。自適應(yīng)算法通過調(diào)整濾波器系數(shù)來實現(xiàn)可以更好地跟蹤信號的變化，最終實現(xiàn)自適應(yīng)濾波。
關(guān)鍵詞：自適應(yīng)濾波器；數(shù)字信號處理器；最小均方誤差算法；Matlab仿真
0 引 言
濾波是電子信息處理領(lǐng)域的一種最基本而又極其重要的技術(shù)。在有用信號的傳輸過程中，通常會受到噪聲或干擾的污染。利用濾波技術(shù)可以從復(fù)雜的信號中提取所需要的信號，同時抑制噪聲或干擾信號，以一體電感便更有效地利用原始信號。濾波器實際上是一種選頻系統(tǒng)，它對某些頻率的信號予以很小的衰減，讓該部分信號順利通過；而對其他不需要的頻率信號則予以很大的衰減，盡可能阻止這些信號通過。在電子系統(tǒng)中濾波器是一種基本的單元電路，使用很多，技術(shù)也較為復(fù)雜，有時濾波器的優(yōu)劣直接決定產(chǎn)品的性能，所以很多國家非常重視濾波器的理論研究和產(chǎn)品開發(fā)。
1 自適應(yīng)濾波器簡介
自適應(yīng)濾波器屬于現(xiàn)代濾波器的范疇，自適應(yīng)濾波器是相對固定濾波器而言的，固定電感廠家濾波器屬于經(jīng)典濾波器，它濾波的頻率是固定的，自適應(yīng)濾波器濾波的頻率則是自動適應(yīng)輸入信號而變化的，所以其適用范圍更廣。在沒有任何關(guān)于信號和噪聲的先驗知識的條件下，自適應(yīng)濾波器利用前一時刻已獲得的濾波器參數(shù)來自動調(diào)節(jié)現(xiàn)時刻的濾波器參數(shù)，以適應(yīng)信號和噪聲未知或隨機變化的統(tǒng)計特性，從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波。所謂自適應(yīng)濾波，就是利用前一時刻已獲得的濾波器參數(shù)等結(jié)果，自動地調(diào)節(jié)現(xiàn)時刻的濾波器參數(shù)，以適應(yīng)信號和噪聲未知的或隨時間變化的統(tǒng)計特性，從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波。自適應(yīng)濾波器實質(zhì)上就是一種能調(diào)節(jié)其自身傳輸特性以達(dá)到最優(yōu)化的維納濾波器。
2 自適應(yīng)濾波原理
自適應(yīng)濾波器的特性變化貼片電感是由自適應(yīng)算法通過調(diào)整濾波器系數(shù)來實現(xiàn)的。一般而言，自適應(yīng)濾波器由兩部分組成，一是濾波器結(jié)構(gòu)，二是調(diào)整濾波器系數(shù)的自適應(yīng)算法。自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)采用FI共模電感器R或IIR結(jié)構(gòu)均可，由于IIR濾波器存在穩(wěn)定性問題，因此一般采用FIR濾波器作為自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)。圖1給出了自適應(yīng)濾波器的一般結(jié)構(gòu)。
圖1為自適應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)信號(或者為期望信號)d(n)進行比較，得到誤差信號e(n)。e(n)和x(n)通過自適應(yīng)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)最小。
自適應(yīng)濾電感器廠家波器設(shè)計中最常用的是FIR橫向型結(jié)構(gòu)。圖2是橫向型濾波器的結(jié)構(gòu)示意圖。
其中：x(n)為自適應(yīng)濾波器的輸入；w(n)為自適應(yīng)濾波器的沖激響應(yīng)：w(n)={w(O)，w(1)，…，w(N-1)}；y(n)為自適應(yīng)
3 自適應(yīng)濾波算法
自適應(yīng)濾波器除了包括一個按照某種結(jié)構(gòu)設(shè)計的濾波器，還有一套自適應(yīng)的算法。自適應(yīng)算法是根據(jù)某種判斷來設(shè)計的。自適應(yīng)濾波器的算法主要是以各種判據(jù)條件作為推算基礎(chǔ)的。通常有兩種判據(jù)條件：最小均方誤差判據(jù)和最小二乘法判據(jù)。LMS算法是以最小均方誤差為判據(jù)的最典型的算法，也是應(yīng)用最廣泛的一種算法。
最小均方誤差(Least Mean Square，LMS)算法是一種易于實現(xiàn)、性能穩(wěn)健、應(yīng)用廣泛的算法。所有的濾波器系數(shù)調(diào)整算法都是設(shè)法使y(n)接近d(n)，所不同的只是對于這種接近的評價標(biāo)準(zhǔn)不同。LMS算法的目標(biāo)是通過調(diào)整系數(shù)，使輸出誤差序列e(n)=d(n)-y(n)的均方值最小化，并且根據(jù)這個判據(jù)來修改權(quán)系數(shù)，該算法因此而得名。誤差序列的均方值又叫“均方誤差”(Mean Sqluare Error，MSE)。
理想信號d(n)與濾波器輸出y(n)之差e(n)的期望值最小，并且根據(jù)這個判據(jù)來修改權(quán)系數(shù)wi(n)。由此產(chǎn)生的算法稱為LMS。均方誤差ε表示為： 大功率電感廠家 |大電流電感工廠
