第七章自适应滤波.pdf
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现代信号处理技术及应用现代信号处理技术及应用现代信号处理技术及应用现代信号处理技术及应用
第七章第七章 自适应滤波自适应滤波
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刘志刚刘志刚刘志刚刘志刚
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维纳滤波器参数是固定的维纳滤波器参数是固定的维纳滤波器参数是固定的维纳滤波器参数是固定的,,适应于平稳随机信号适应于平稳随机信号适应于平稳随机信号适应于平稳随机信号,,只有对信号只有对信号只有对信号只有对信号
和噪声的统计特性先验已知的情况下,维纳滤波器才能获得最和噪声的统计特性先验已知的情况下,维纳滤波器才能获得最
优滤波。在实际应用中,一般无法得到这些统计特性的先验知优滤波。在实际应用中,一般无法得到这些统计特性的先验知
识;或者统计特征是随时间变化的,因此,利用维纳滤波实现识;或者统计特征是随时间变化的,因此,利用维纳滤波实现
不了最优滤波。不了最优滤波。
自适应滤波是利用前一时刻已获得的滤波器参数的结果,自动自适应滤波是利用前一时刻已获得的滤波器参数的结果,自动
调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间
变化的统计特性变化的统计特性变化的统计特性变化的统计特性,,,,从而实现最优滤波从而实现最优滤波从而实现最优滤波从而实现最优滤波。。。。
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自适应处理的基本特点:自适应处理的基本特点:
不需要已知或先估计待分析信号的统计特性,而是直接利用信号观不需要已知或先估计待分析信号的统计特性,而是直接利用信号观
察值察值察值察值,,根据某种判据在观察过程中不断递归更新处理的参数根据某种判据在观察过程中不断递归更新处理的参数根据某种判据在观察过程中不断递归更新处理的参数根据某种判据在观察过程中不断递归更新处理的参数,,从而逐步从而逐步从而逐步从而逐步
逼近某一最优的处理结果。逼近某一最优的处理结果。
由于非平稳信号的统计特性随时间变化由于非平稳信号的统计特性随时间变化由于非平稳信号的统计特性随时间变化由于非平稳信号的统计特性随时间变化,,因此对信号进行处理时其因此对信号进行处理时其因此对信号进行处理时其因此对信号进行处理时其
理论上的最优解也应随时间变化。当采用自适应的处理方法后,就可以理论上的最优解也应随时间变化。当采用自适应的处理方法后,就可以
通过处理参数的不断递归来自动地跟踪信号统计特性地变化,显然,这通过处理参数的不断递归来自动地跟踪信号统计特性地变化,显然,这
样地自适应处理更加符合信号非平稳形地要求。样地自适应处理更加符合信号非平稳形地要求。
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自适应处理方法的分类:自适应处理方法的分类:
从自适应处理算法所采用的处理器结构来看,自适应处理方法可以分为从自适应处理算法所采用的处理器结构来看,自适应处理方法可以分为
横向(抽头延迟线)结构和格形结构两大类。横向(抽头延迟线)结构和格形结构两大类。
从每次输入多少数据重复一次自适应计算来看,自适应处理方法可以分从每次输入多少数据重复一次自适应计算来看,自适应处理方法可以分
为每输入一段数据重新计算一次的成批处理法、每输入一个数据就根据为每输入一段数据重新计算一次的成批处理法、每输入一个数据就根据
新信息和旧处理结果计算出新结果的递归处理法。新
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