基于DSP的自适应滤波器设计要点.pdf

1 目录： 摘要 2 一设计目的 3 二设计原理及程序分析 3 2.1 数字滤波器的基本概念 3 2.2 自适应滤波器原理 5 2.3 自适应滤波算法 6 2.3.1 最小均方算法（LMS ）算法 . 6 2.4 基于 DSP 实现自适应滤波器 12 2.4.1自适应滤波算法的DSP 实现 12 三设计步骤 15 四设计心得 15 五参考文献 15 附件源程序清单： 16 2 摘要 在科学技术高速发展的今天，由于在实际应用中，没有充足的信息来设计固定系数的 数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此自适应滤波器成为统计信号 处理的一个重要组成部分。自适应滤波器在需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信 号或需要处理非平稳信号时，有非常优异的解决方法，而且其性能通常远优于用常方法设 计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还有非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能 力。 本文从高速数字信号处理器的特点、自适应滤波器的原理及主要应用领域入手，介绍 了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。 本文中，对两种最基本的自适应算法，即最小均方误差 ( LMS)算法和递归最小二乘 （RLS) 算法进行了详细的介绍和分析，并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。最后用DSP 实现了自适应滤波器。实验结果表明，该自适应滤波器滤波效果优越。 关键词：DSP 自适应滤波器LMS RLS 3 一设计目的 我们是电子信息工程专业， 数字信号处理在我们今后的学习与应用中扮演着举足轻重 的地位，是我们所学知识的重点， 所以，对于自适应信号处理知识需要我们去学习与研究。 目前，对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。 Windrow等于 1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状况，而且在 设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。自适应滤波器 本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则 修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此，自适应数字系统具有很 强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。自适应滤波技术的核心问题是自适应算 法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方(LMS)算法、递归最小二乘 (RLS)算法及 相应的改进算法如： 归一化 (NLMS) 算法、变步长 (SVSLMS) 算法、递归最小二乘方格形 (RLSL) 算法等。这些算法各有特点，适用于不同的场合。所以，对发展通信业务有着不可或缺的 作用的自适应滤波，更需要我们去学习与研究，并应用到实际应用中。 二设计原理及程序分析 2.1 数字滤波器的基本概念 从输入信号中滤出噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波，相应的装置称为滤波 器。如果滤波器的输入和输出均为离散信号，称该滤波器为数字滤波器。当滤波器的输出 信号为输入端的线性函数时，该滤波器称为线性滤波器，否则就称为非线性滤波器。一个 典型的数字滤波器的框图如图2-1 所示。 X(n)Y(n) H(n) 图2-1 数字滤波器 设输入信号为 x(n)，输出信号为 y(n)，该数字滤波器可用以下差分方程来表示： 4 1 0 1 1 )()( M i N i ii inybinxany(2-1) 式中 i a ， i b 称为滤波器系数。 当0 i b时，上式变为： 1 0 M i i inxany(2-2) 这种滤波器称为全零点滤波器。 如果0 i a，0 i b时，则称为全极点滤波器或递归滤波器。 由上式，可知数字滤波器的传递函数为: M i i i M i i zb za zH 1 1 0 1 1 (2-3) 其单位冲击响应函数为 : zHznh 1 (2-4) i inxihnxnhny(2-5) 如果当 n firstbit(mask) #define WriteField(addr,data,mask) addr = (addr /* */