律师网站建设推荐,wordpress hide,网站开发 去哪里找页面,网站优化锚文本链接之精髓数十年的研究极大的发展了自适应滤波理论#xff0c;自适应滤波理论已经成为信号处理领域研究的热点之一。从理论上讲#xff0c;自适应滤波问题没有唯一解。为了得到自适应滤波器及其应用系统#xff0c;可以根据不同的优化准则推导出许多不同的自适应理论。目前该理论主要…数十年的研究极大的发展了自适应滤波理论自适应滤波理论已经成为信号处理领域研究的热点之一。从理论上讲自适应滤波问题没有唯一解。为了得到自适应滤波器及其应用系统可以根据不同的优化准则推导出许多不同的自适应理论。目前该理论主要包括以下几个分支
1基于维纳滤波器理论的最小均方算法
在线性滤波理论中基于最小均方误差准则可以推导得到维纳滤波器。这种滤波器要解决的是最小均方误差下的线性滤波问题。该算法是在己知信号与噪声的相关函数或者功率谱的情况下求解维纳—霍夫方程对输入的平稳随机信号进行最优预测和滤波的算法。
2基于卡尔曼滤波理论的卡尔曼算法
卡尔曼自适应算法既适应于平稳环境又能够应用于非平稳环境。如果输入平稳随机信号采用正常状态模型输入非平稳随机信号则采用噪声状态模型。该算法具有较快的收敛速度因其对输入相关矩阵的特征值的变化不敏感所以算法在收敛过程中具有较好的韧性此外该算法还具有良好的跟踪能力。该类滤波器需要了解卡尔曼问题中的矩阵公式导致该算法计算复杂、运算量大、数稳定性差。
3基于最小二乘准则的算法
区别于卡尔曼滤波最小二乘算法以误差平方加权和达到最小值为最优化目标。此类算法主要包括自适应递归最小二乘算法 、自适应最小二乘格型算法和分解最小二乘算法。
鉴于此采用LMS自适应滤波算法对窄带信号宽带噪声进行去除(MATLAB R2021B)。
function [b,y,e] lms(x,d,delta,L)
%
% Inputs: x input(delayed noisy signal)
% d desired signal(noisy output signal)
% delta the convergence gain
% L is the length (order) of the FIR filter
% Outputs: b FIR filter coefficients
% y ALE output
% e residual error
% LMS function to adjust filter coefficients using LMS Algorithm
% Adjusts filter coefficients, b, to provide the best match
% between the input, x(n), and a desired waveform, d(n),
% Both waveforms must be the same length
% Uses a standard FIR filter
%
N length(x);
b zeros(1,L); %initialize filter coefficients
y zeros(1,N); % Initialize outputs
for nL:N
x1 x(n:-1:n-L1); % Select input for convolution
y(n) b * x1; % Convolve (multiply)weights with input
e(n) d(n)-y(n); % Calculate error
b b delta*e(n)*x1% Adjust weights
end完整代码https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJybmpxx 擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
