自適應LMS濾波器的改進與FPGA設計.pdf

1、自適應濾波器在通信、信號處理等領域的運用非常普遍，本文分析并改進了自適應LMS濾波器，在文章最后借助仿真軟件實現(xiàn)了LMS濾波器，并展示了其在信號處理領域的簡單運用。文章主要依據維納最優(yōu)濾波的理論，對如何求解某一最優(yōu)準則下的最優(yōu)解（又稱維納解）作了闡述;而以最小均方誤差作為最優(yōu)準則、以隨機梯度法作為抽頭權值更新的方法確定的LMS算法，在實現(xiàn)過程中僅需要有限的加法和有限的乘法，并給予充分多的迭代，我們可以得到最優(yōu)解的近似值;雖然最終得到的不

2、是維納解，但是LMS算法求解該近似解過程的簡單性使其得到了極普遍的應用以及發(fā)展。之后，文章采用一種特殊方法，即求解權值與權值最優(yōu)解（維納解）誤差的期望的方法，來分析算法收斂性和穩(wěn)態(tài)誤差性來自步長參數(shù)的影響，同時也使用MATLAB軟件作了仿真比較;二者結果吻合，它們均驗證了固定步長不能使算法同時擁有良好的收斂性和良好的穩(wěn)態(tài)誤差性。于是，為了改善算法以上兩種性能不能兼得的缺陷，便引出了VSLMS算法，其具步長參數(shù)可調的特性;迭代初期算法擁有

3、大的步長參數(shù)可以獲取更快的收斂速度，收斂之后算法擁有小的步長參數(shù)可以獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差;然而不同的VSLMS算法在性能上也存在一定的差異，文章比較了指數(shù)函數(shù)VSLMS算法和具有記憶因子的VSLMS算法的變步長表達式，并使用MATLAB軟件把兩種算法作了仿真類比，然后提出了一種改進的算法;而MATLAB對三種算法的仿真結果表明，改進的VSLMS算法集其它兩種算法的優(yōu)良性能于一體，既獲取了較快的收斂速度及較小的穩(wěn)態(tài)誤差又獲取了良好的跟蹤性能