在实时的信号处理中,滤波器在实现滤波、平滑和预测等任务时,信号所处于的系统(环境)是一直在变化的(受到信道均衡、回声消除等等其他因素的影响),那么就不可能采用固定参数的滤波器。而在实时快速处理时,运算不会过于复杂。
所以,采用递推的方式让滤波器自己更新自己的参数,就称为自适应滤波器。
值得一提的是,自适应滤波器的自适应算法固然重要,但是算法的统计性能、跟踪系统或环境动态变化的能力和实际中的应用也同样重要。
一、匹配滤波器
滤波器的输出达到最大的信噪比
作业不写,不多说
二、Wiener滤波器
输出滤波器的均方误差为最小,前提是期望响应存在。
作业不写,不多说
三、Kalman滤波器
从状态方程(状态空间模型)出发,期望效应未知的前提。
四、LMS算法
五、RLS算法