自适应滤波( 二 ) _生活百科

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LMS自适应滤波算法处理结果变步长的自适应滤波算法虽然解决了收敛速度、时变系统跟蹤速度与收敛精度方面对算法调整步长因子u的矛盾,但变步长中的其它参数的选取还需实验来确定,套用起来不太方便。对RLS算法的各种改进,其目的均是保留RLS算法收敛速度快的特点而降低其计算複杂性。变换域类算法亦是想通过作某些正交变换使输入信号自相关矩阵的特徵值发散程度变小,提高收敛速度。而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。共扼梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的複杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特徵值发散程度,从而加快自适应滤波算法的收敛速度,同时便于并行处理,带来了一定的灵活性。矩阵的QR分解具有良好的数值稳定性。套用1.信号增强器自适应滤波器的一个简单的套用就是信号增强器,它被用来检测或增强淹没在宽频噪声中的窄带随机信号,如图2 。

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图2 信号增强器它包括一个延迟单元Z-M和一个预估器。延迟单元用来除去输入信号的噪声部分与採样的任何可能的相关，预估器就是一个係数可调的FIR滤波器，它的输出yk给出增强的窄带信号。最佳的预估係数W*’可以用LMS算法求出。2.自适应噪声抵消器图3为自适应噪声抵消器原理图。它有两个输入原始输入或主输入和参考输入,原始输入为受干扰信号 x(j)=s(j)+v0(j)

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图3 自适应噪声抵消器原理图而参考输入为与干扰v0(j)相关，而与信号s(j)不相关的干扰v0(j) 。原始输入加到自适应滤波器的d(j)端，参考输入则加到自适应滤波器的x(j)端。图中自适应滤波器AF接受误差e(j)的控制,调整W(j)使得它的输出y(j)趋于d(j)中与它相关v0(j),于是e(j)作为d(j)与y(j)之差就接近等于信号s(j) 。3.自适应信道均衡自适应均衡的套用极大地改善了数字式电话通信的速度和可靠性。图4表示一个採用自适应信道均衡器的通信系统方框图。信道均衡器的作用是在信道通带内形成一个信道传输函式的逆,而在通带之外它的增益则很小或者为零。因而,由信道和均衡器级联组成的系统在通带内有基本均匀的振幅特性,而带外基本为零,相位回响在带内是频率的线性函式。如果条件满足,联合的冲激回响就是辛格函式,故符号间干扰可被消除。自适应调整也解决了信道本身未知、时变的特性所带来的困难。

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图4 自适应均衡器结构4.在图像处理中的套用它是指在一张图像的不同区域具有各自的图像特性时，分别针对这些不同特性选取最优的、各不相同的参数，滤波器或滤波方法进行滤波。通常这种方法用来对噪声滤波，可参见冈萨雷斯数字图像处理教材的自适应空间中值滤波。这里仅列出该教材中的示例处理图片（依次为噪声原图，普通中值滤波结果，自适应中值滤波结果）：