自适应滤波器

LMS，RLS，频域滤波器，仿射投影滤波器，自适应格型滤波器

DSP系统工具箱™ 提供了LMS和RLS自适应有限冲激响应（FIR）滤波器算法的几种变体。虽然这些算法在细节上有所不同，但它们有一个共同的操作方法，即最小化自适应滤波器输出和期望信号之间的误差差。均方误差（MSE）是量化该误差最常用的指标。自适应滤波器广泛应用于多种应用，包括声噪声消除、回波消除、波束形成、系统识别、生物医学信号增强、通信信道均衡等。有关说明其中一些应用的示例，请参阅基于LMS算法的FIR滤波器系统辨识,基于符号数据LMS算法的噪声抵消和基于dsp.RLSFilter的逆系统辨识.

当输入为彩色时，仿射投影自适应滤波算法由仿射投影滤波器目的在LMS变化的情况下显著提高收敛速度。为了增加计算量，由dsp.AdaptiveLatticeFilter对象可以提供比LMS和RLS对应项更好的收敛性。您还可以使用dsp.频域自适应滤波器对象

收敛性能由实际MSE的轨迹决定，由姆塞西姆，以及它如何与预测的MSE收敛，由姆塞普雷德.

物体

dsp.blocklms滤波器 使用块LMS自适应算法计算输出、误差和权重
dsp.lms滤波器 计算LMS自适应滤波器的输出、误差和权重
dsp.RLSFilter 使用递归最小二乘（RLS）算法计算输出、误差和系数
仿射投影滤波器 使用仿射投影（AP）算法计算输出、误差和系数
dsp.AdaptiveLatticeFilter 自适应格型滤波器
快速横向滤波器 快速横向最小二乘FIR自适应滤波器
dsp.FilteredXLMSFilter 滤波XLMS滤波器
dsp.频域自适应滤波器 使用频域FIR自适应滤波器计算输出、误差和系数
dsp.kalman滤波器 利用卡尔曼滤波估计系统测量值和状态

阻碍

块LMS滤波器 使用LMS自适应算法计算输出、误差和权重
快速块LMS滤波器 使用LMS自适应算法计算输出、误差和权重
频域自适应滤波器 使用频域FIR自适应滤波器计算输出、误差和系数
卡尔曼滤波器 预测或估计动态系统的状态
LMS滤波器 使用LMS自适应算法计算输出、误差和权重
LMS更新 LMS自适应滤波器的权值估计
RLS滤波器 使用RLS自适应滤波算法计算给定输入和期望信号的滤波输出、滤波误差和滤波器权重

话题

自适应滤波器及其应用综述

关于自适应滤波器工作原理的一般性讨论，DSP系统工具箱中的自适应滤波器算法列表，收敛性能，以及一些常见应用的详细信息。

基于LMS算法的FIR滤波器系统辨识

使用LMS算法识别未知系统。

基于归一化LMS算法的FIR滤波器系统辨识

使用归一化LMS算法识别未知系统。

LMS算法与归一化LMS算法的收敛性能比较

比较自适应滤波算法的收敛速度。

基于LMS算法和归一化LMS算法的信号增强

通过信号增强应用引入自适应滤波器。

基于符号数据LMS算法的噪声抵消

使用符号数据LMS算法执行噪声消除。

比较RLS和LMS自适应滤波算法

RLS和LMS自适应滤波算法的比较。

基于dsp.RLSFilter的逆系统辨识

使用dsp.RLSFilter执行逆系统识别。

使用归一化LMS自适应滤波器去除Simulink中的低频噪声万博1manbetx

设计了一种归一化LMS自适应滤波器，并将其用于消除Simulink中的低频噪声万博1manbetx®.

Simulink中归一化LMS自适应滤波器的万博1manbetx噪声消除

使用归一化LMS自适应滤波器去除声学环境中产生的有色噪声。

可变尺寸信号支持DSP系统对象万博1manbetx

DSP系统工具箱中支持可变大小信号的系统对象列表。万博1manbetx

特色实例

自适应线路增强器（ALE）

自适应线路增强器（ALE）

使用一种称为自适应谱线增强器（ALE）的结构将自适应滤波器应用于信号分离。在自适应谱线增强中，测量信号x（n）包含两个信号，一个未知的感兴趣信号v（n）和一个近似周期的噪声信号eta（n）。
开放脚本
基于RLS自适应滤波的自适应噪声抵消

基于RLS自适应滤波的自适应噪声抵消

使用RLS滤波器从噪声信号中提取有用信息。信息承载信号是被加性高斯白噪声破坏的正弦波。
开放脚本
声噪声消除（LMS）

声噪声消除（LMS）

使用最小均方（LMS）算法从输入信号中减去噪声。LMS自适应滤波器使用输入信号上的参考信号输入端口和上的所需信号渴望的自动匹配筛选器响应的端口。当它收敛到正确的滤波器模型时，将减去滤波后的噪声，误差信号应仅包含原始信号。
开放模型
滤波-X LMS自适应噪声控制滤波器

滤波-X LMS自适应噪声控制滤波器

在自适应噪声控制（ANC）中使用滤波-X LMS算法。
开放模型
自适应滤波器收敛

自适应滤波器收敛

不同自适应滤波算法的收敛路径。该图是一系列点的形式（w1，w2），其中w1和w2是自适应滤波器的权重。图中的蓝点表示误差面的轮廓线。通过从“工具”菜单中选择“放大”，放大图形以查看收敛路径的属性。
开放模型
噪声抵消器（RLS）

噪声抵消器（RLS）

使用递归最小二乘（RLS）算法从输入信号中减去噪声。RLS自适应滤波器使用输入端口上的参考信号和所需端口上的所需信号自动匹配噪声滤波器块中的滤波器响应。当它收敛到正确的滤波器时，“信号+噪声”信号应完全减去滤波后的噪声，“误差信号”应仅包含原始信号。
开放模型
基于递推最小二乘的非平稳信道估计

基于递推最小二乘的非平稳信道估计

使用递归最小二乘（RLS）算法跟踪非平稳信道的时变权重。
开放模型
时延估计

时延估计

使用LMS自适应FIR算法自适应估计带噪输入信号的时延。滤波器抽头向量中的峰值表示时延估计。
开放模型
DSP系统工具箱文档
万博1manbetx
MATLAB中高效的多速率信号处理

MATLAB中高效的多速率信号处理

现在看