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自适应滤波器

 
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框图的理论基础是可变滤波器能够得到所要信号的估计。

Block diagram

在开始讨论结构框图之前,我们做以下假设:

  • 输入信号是所要信号  d(n) 和干扰噪声  v(n) 之和
 x(n) = d(n)+v(n)
  • 可变滤波器有有限脉冲响应结构,这样结构的脉冲响应等于滤波器系数。 p 阶滤波器的系数定义为
\mathbf{w}_{n}=\left[w_{n}(0),\,w_{n}(1),\, ...,\,w_{n}(p)\right]^{T}.
  • 误差信号或者叫作代价函数,是所要信号与估计信号之差
 e(n) = d(n)-\hat{d}(n)

可变滤波器通过将输入信号与脉冲响应作卷积估计所要信号,用向量表示为

 \hat{d}(n) = \mathbf{w}_{n}^{T}\mathbf{x}(n)

其中

 \mathbf{x}(n)=\left[x(n),\,x(n-1),\,...,\,x(n-p)\right]^{T}

是输入信号向量。另外,可变滤波器每次都会马上改变滤波器系数

 \mathbf{w}_{n+1} = \mathbf{w}_{n}+\Delta\mathbf{w}_{n}

其中 \Delta\mathbf{w}_{n} 是滤波器系数的校正因子。自适应算法根据输入信号与误差信号生成这个校正因子,LMS 和 RLS 是两种不同的系数更新算法。

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