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自適應(yīng)濾波典型算法

時(shí)間:2023-03-30 00:38:02 | 來(lái)源:營(yíng)銷(xiāo)百科

時(shí)間:2023-03-30 00:38:02 來(lái)源:營(yíng)銷(xiāo)百科

自適應(yīng)濾波典型算法:對(duì)自適應(yīng)濾波算法的研究是當(dāng)今自適應(yīng)信號(hào)處理中最為活躍的研究課題之一。自適應(yīng)濾波算法廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí)、回波消除、自適應(yīng)譜線增強(qiáng)、自適應(yīng)信道均衡、語(yǔ)音線性預(yù)測(cè)、自適應(yīng)天線陣等諸多領(lǐng)域中。總之,尋求收斂速度快,計(jì)算復(fù)雜性低,數(shù)值穩(wěn)定性好的自適應(yīng)濾波算法是研究人員不斷努力追求的目標(biāo)。雖然線性自適應(yīng)濾波器和相應(yīng)的算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算復(fù)雜性低的優(yōu)點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于實(shí)際,但由于對(duì)信號(hào)的處理能力有限而在應(yīng)用中受到限制。由于非線性自適應(yīng)濾波器,如Voletrra濾波器和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)濾波器,具有更強(qiáng)的信號(hào)處理能力,已成為自適應(yīng)信號(hào)處理中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。其中較典型的幾種算法包括:

  1. LMS自適應(yīng)濾波算法
  2. RLS自適應(yīng)濾波算法
  3. 變換域自適應(yīng)濾波算法
  4. 仿射投影算法
  5. 共扼梯度算法
  6. 基于子帶分解的自適應(yīng)濾波算法
  7. 基于QR分解的自適應(yīng)濾波算法
算法性能評(píng)價(jià)

變步長(zhǎng)的自適應(yīng)濾波算法雖然解決了收斂速度、時(shí)變系統(tǒng)跟蹤速度與收斂精度方面對(duì)算法調(diào)整步長(zhǎng)因子u的矛盾,但變步長(zhǎng)中的其它參數(shù)的選取還需實(shí)驗(yàn)來(lái)確定,應(yīng)用起來(lái)不太方便。對(duì)RLS算法的各種改進(jìn),其目的均是保留RLS算法收斂速度快的特點(diǎn)而降低其計(jì)算復(fù)雜性。變換域類(lèi)算法亦是想通過(guò)作某些正交變換使輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣的特征值發(fā)散程度變小,提高收斂速度。而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之間。共扼梯度自適應(yīng)濾波算法的提出是為了降低RLS類(lèi)算法的復(fù)雜性和克服某些快速RLS算法存在的數(shù)值穩(wěn)定性問(wèn)題。信號(hào)的子帶分解能降低輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣的特征值發(fā)散程度,從而加快自適應(yīng)濾波算法的收斂速度,同時(shí)便于并行處理,帶來(lái)了一定的靈活性。矩陣的QR分解具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞:典型,適應(yīng),濾波

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