基于dsp芯片的自適應濾波器實現(xiàn)課程設計

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1、課程設計題目:基于DSP芯片的自適應濾波器實現(xiàn)班級:姓名:學號:指導教師:成績:電子與信息工程學院信息與通信工程系摘要:自適應濾波器是統(tǒng)計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中,由于沒有充足的信息來設計固定系數(shù)的數(shù)字濾波器,或者設計規(guī)則會在濾波器正常運行時改變,因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統(tǒng)計環(huán)境下運算結果所產(chǎn)生的信號或需要處理非平穩(wěn)信號時,自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法,而且其性能通常遠優(yōu)于用常方法設計的固定濾波器。此外,自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。本文從自適應濾波器研究

2、的意義入手,介紹了自適應濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法。最后用DSP實現(xiàn)了自適應濾波器。實驗結果表明,該自適應濾波器濾波效果優(yōu)越。關鍵詞:DSP、自適應濾波器目錄1課程設計的目的和要求12主要內容和步驟13詳細設計過程33.1LMS自適應算法33.2FIR濾波器設計33.3自適應濾波器DSP設計實現(xiàn)44實驗過程64.1CCS程序運行后的各種輸出結果64.2DSP實現(xiàn)結果75結論與體會91課程設計的目的和要求對自適應濾波算法的研究是當今自適應信號處理中最為活躍的研究課題之一。Windrow等于1967

3、年提出的自適應濾波系統(tǒng)的參數(shù)能自動的調整而達到最優(yōu)狀況,而且在設計時,只需要很少的或根本不需要任何關于信號與噪聲的先驗統(tǒng)計知識。自適應濾波器本身有一個重要的自適應算法,這個算法可以根據(jù)輸入、輸出及原參量信號按照一定準則修改濾波參量,以使它本身能有效的跟蹤外部環(huán)境的變化。因此,自適應數(shù)字系統(tǒng)具有很強的自學習、自跟蹤能力和算法的簡單易實現(xiàn)性。自適應濾波技術的核心問題是自適應算法的性能問題,提出的自適應算法主要有最小均方(LMS)算法、遞歸最小二乘(RLS)算法及相應的改進算法如:歸一化(NLMS)算法、變步長(SVSLMS)算法、遞歸最小二乘

4、方格形(RLSL)算法等。這些算法各有特點,適用于不同的場合。比如用于系統(tǒng)辨識、回波消除、自適應譜線增強、自適應信道均衡、語音線性預測、自適應天線陣等諸多領域。自適應濾波,對發(fā)展通信業(yè)務有著不可或缺的作用。所以是我們通信專業(yè)學習的重點。也是鞏固《數(shù)字信號處理》知識的一個重要的實驗。2主要內容和步驟自適應濾波器主要由兩部分組成:系數(shù)可調的數(shù)字濾波器和用來調節(jié)或修正濾波器系數(shù)的自適應算法。下圖為自適應濾波器原理框圖:X(N)自適應算法LMS∑F(N)E(N)圖中,自適應濾波器有兩個輸入端:一個輸入端的信號Z(n)含有所要提取的信號s(n),被

5、淹沒在噪聲d(n)中,s(n).d(n)兩者不相關,z(n)=s(n)+d(n)。另一輸入端信號為x(n),它是z(n)的一種度量,并以某種方式與噪聲d(n)有關。x(n)被數(shù)字濾波器所處理得到噪聲d(n)的估計值y(n),這樣就可以從z(n)中減去y(n),得到所要提取的信號s(n)的估計值e(n),表示為:e(n)=z(n)-y(n)=s(n)+d(n)-y(n)。顯然,自適應濾波器就是一個噪聲抵消器。如果得到對淹沒信號的噪聲的最佳估計,就能得到所要提取的信號的最佳估計。為了得到噪聲的最佳估計y(n),可以經(jīng)過適當?shù)淖赃m應算法,例如用

6、LMS(最小均方)算法來反饋調整數(shù)字濾波器的系數(shù),使得e(n)中的噪聲最小。e(n)有兩種作用:一是得到信號s(n)的最佳估計;二是用于調整濾波器系數(shù)的誤差信號。自適應濾波器中,數(shù)字濾波器的濾波系數(shù)是可調的,多數(shù)采用FIR型數(shù)字濾波器,設其單位脈沖響應為h(0),h(1),…,h(N-1),你們它在時刻n的輸出便可寫成如下的卷積形式y(tǒng)(n)=∑h(k)x(n-k)(2-1)為方便起見,上式中的各h(k)亦被稱為權值。根據(jù)要求,輸出y(n)和目標號d(n)之間應滿足最小均方誤差條件,即E[e2(n)]=E{[d(n)-y(n)]2}(2-2

7、)有最小值,其中e(n)表示誤差。令аE[e2(n)]/аh(k)=0(2-3)并把式(2—2)代入,便得正交條件:E[e(n)x(n-k)]=0,0≤k≤N-1(2-4)如果令h=hT(0,1,2,...,N-1),x(n)=xT(n,n-1,...,n-N-1)那么式(2-1)便可被寫成y(n)=xT(n)h=hTx(n)(2-5)而由式(2-4)給出的正交條件則變?yōu)椋篍{[d(n)-y(n)]x(n)}=0把式(2-5)代入上式后,有E[d(n)x(n)]=E[x(n)xT(n)]h(2-6)如果令:r=E[d(n)x(n)],Фx

8、x=E[x(n)xT(n)],那么最佳權向量h*=Фxx-1r(2-7)3詳細設計過程3.1LMS自適應算法自適應算法是根據(jù)某種判斷來設計的。通常有兩種判據(jù)條件:最小均方誤差判據(jù)和最小二乘法判

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