首页 > 技术文章 > 简单介绍一下自适应滤波器

z-qhhh 2021-10-31 14:09 原文

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

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