【摘 要】
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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。寻求收敛速度快,计算复杂度低,数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文主要
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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。寻求收敛速度快,计算复杂度低,数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文主要对自适应算法以及应用进行了研究和分析。首先在论述自适应滤波基本原理的基础上,介绍了几种典型的自适应滤波算法及其应用。并对这些自适应滤波算法的性能特点进行比较,给出了算法性能的综合评价。其次对传统的LMS(Least Mean Square)算法进行了详细地分析。并针对该算法中步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾,提出了一种改进的归一化变步长LMS算法。仿真试验证实了新算法性能的提高。最后,结合实际应用,详细地介绍了线性约束LMS算法,并在FIR滤波器上运用了该算法实现了强杂波背景下信号的提取。
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