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自适应噪声消除实验报告--第1页

开放型创新实验报告

实验项目：自适应噪声消除器

编号：********

实验教师：***

报告人：***

学号:********

一、实验目的

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1.了解自适应波器原理及性能分析方式.

⒉掌握LMS算法的大体原理和算法中矩阵的构造方式.

二、实验原理

⒈自适应滤波原理

自适应滤波器是指利用前一时刻的结果，自动调节当前时刻的滤波器参数，以适应信

号和噪声未知或随机转变的特性，取得有效的输出，主要由参数可调的数字滤波器和自适

应算法两部份组成，如图1所示：

图1自适应滤波器原理图

x(n)称为输入信号，y(n)称为输出信号，d(n)称为期望信号或训练信号，e(n)为误差信

号，其中e(n)=d(n)-y(n)。自适应滤波器的系数(权值)按照误差信号e(n)，通过必然的自适

应算法不断的进行改变，以达到使输出信号y(n)最接近期望信号

图中参数可调的数字滤波器和自适应算法组成自适应滤波器。自适应滤波算法是滤波

器系数权值更新的控制算法，按照输入信号与期望信号和它们之间的误差信号，自适应滤

波算法依据算法准则对滤波器的系数权值进行更新，使其能够使滤波器的输出趋向于期望

信号。

⒉LMS算法原理

LMS算法是自适应滤波器中常常利用的一种算法，其系统的系数随输入序列而改变。

LMS算法是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。由于

LMS算法是在一个初始化值的基础上进行慢慢伐整取得的，因此，在系统进入稳定之前有

一个调整的时间，这个时间受到算法步长因子u的控制，在必然值范围内，增大u会减小

调整时间，但超过这个范围值时系统再也不收敛，u的最大取值为R的迹。权系数更新公

式为：W(i+1)=W(i)+2ue(i)X(i)

依据上述算式，制定LMS滤波器设计实现方式为：

(1)设计滤波器的初始化权系数W(0)=0，收敛因子u；

(2)计算输入序列通过滤波器后的实际输出值：out(n)=WT(n)*X(n);

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(3)计算估量误差e(n)=xd(n)-out(n);

(4)计算n+1阶的滤波器系数W(n+1)=W(n+2)*u*e(n)*X(n);

(5)重复(2)—(4)进程；

三、实验仿真

1.实验程序

clear;

g=100;%统计仿真次数为g

N=1024;%输入信号抽样点数

k=32;%滤波器阶数

u=0.0001;%滤波器收敛因子

pp=zeros(g,N-k);%将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中，以便后面对其平均

forq=1:g

t=1:N;

a=1;

s=a*sin(0.05*pi*t);%输入单信号s

figure(1);

subplot(311)

plot(s);%信号s时域波形

title(信号s时域波形);