自適應(yīng)噪聲消除的Matlab仿真_第1頁(yè)
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1、基于LMS算法的自適應(yīng)噪聲消除仿真分析一、LMS算法原理簡(jiǎn)介：LMS算法是對(duì)最陡下降法的簡(jiǎn)化。由于實(shí)際過(guò)程中梯度大都不可知，LMS算法使用單 次計(jì)算的估計(jì)誤差平方代替平方誤差的期望進(jìn)行迭代運(yùn)算，造成梯度和權(quán)矢量成為圍繞真值 的隨機(jī)變量，從而簡(jiǎn)化了迭代算法的計(jì)算，得以快速計(jì)算出收斂值，使濾波器的權(quán)重收斂于 接近最優(yōu)權(quán)重。、仿真模型:X（n）為輸入序列w1（n）為加性噪聲w2（n）是疊加干擾主要輸入信號(hào)受到疊加噪聲w1和疊加干擾w2影響。疊加干擾w2在經(jīng)過(guò)一個(gè)未知線性系統(tǒng)后得到可以觀察的信號(hào)v2v2又受到加性噪聲w3的影響序列w1、w2、w3互不相關(guān)。自適應(yīng)濾波器從v（n）估計(jì)，采用LMS算法進(jìn)行

2、估計(jì)。e（n）=以町一A2（n）三、仿真結(jié)果與分析：5階的自適應(yīng)濾波器以看出，利用自適應(yīng)濾波器對(duì)疊加干擾w2進(jìn)行估計(jì)，輸出信號(hào)雖不能完全吻合上圖可但較之混有噪聲的信號(hào)性能要優(yōu)良的多。于輸入信號(hào)-o100 垃 DCI 300400500600700800900 1000輸出信號(hào)與輸入信號(hào)之間的吻合程度可能取決于自適應(yīng)濾波器的階數(shù)。（理論上）下面我們提高自適應(yīng)濾波器的階數(shù)k=15：1.nIIIiiiii輸入;信號(hào)輸出倦號(hào).C IIIIIIIIII變化不是很明顯.提DD 300400500600700800 S00 1000最后我們來(lái)仿真估計(jì)的干擾與原疊加干擾（實(shí)際中是得不出的）的對(duì)比上圖顯示，估計(jì)的噪聲干擾與實(shí)際的干擾誤差較大，這是由于我們選取的期望信號(hào)并 不是噪聲干擾本身（實(shí)際

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