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文檔簡介

1、基于LMS算法的自適應噪聲消除仿真分析一、LMS算法原理簡介：LMS算法是對最陡下降法的簡化。由于實際過程中梯度大都不可知，LMS算法使用單 次計算的估計誤差平方代替平方誤差的期望進行迭代運算，造成梯度和權矢量成為圍繞真值 的隨機變量，從而簡化了迭代算法的計算，得以快速計算出收斂值，使濾波器的權重收斂于 接近最優權重。、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受到疊加噪聲w1和疊加干擾w2影響。疊加干擾w2在經過一個未知線性系統后得到可以觀察的信號v2v2又受到加性噪聲w3的影響序列w1、w2、w3互不相關。自適應濾波器從v（n）估計，采用LMS算法進行

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

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