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  • 核自适应滤波算法的研究

    更新时间:2019-10-17 19:06:57 大小:15M 上传用户:sun2152查看TA发布的资源 浏览次数:608 下载积分:1分 下载次数:0 次 标签:自适应滤波 出售积分赚钱 评价赚积分 ( 如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

    资料介绍

    1.1自适应滤波器

    作为递归算法应用的一个直接结果,自适应滤波器的参数在某种机制控制下从一次选代到另一送代进行更新,滤波器参数变成与数据相关。因此,这意味着自适应滤波器实际上是一个非线性系统。尽管有这个特征,自适应滤波器通常还是分为线性和非线性两种。如果输入一输出映射遵循叠加原理,则认为该自适应滤波器是线性的;否则认为这个自适应滤波器是非线性的"。下面,我们分别介绍一下这两类自适应滤波器。

    1.1.1线性自适应滤波器

    通常,基于监督学习的线性自适应滤波器是借助误差校正方法来实现自适应学习能力的,为了方便说明起见,我们给出了一个线性自适应滤波器的基本结构框图,如图1.1所示。一般最常用横向滤波器(也称为抽头延迟线滤波器)作为用于自适应的滤波器,它由图1.2所示的三个基本单元组成:(a)单位延迟单元;(b)乘法器;(c)加法器。滤波器中延迟单元(z1)的个数称为滤波器的阶数。向量W(k)=(w%(k),w2(k).…,w(k)7为滤波器的系数,它是由自适应算法调整的,其中k表示离散时间。在k时刻,给滤波器一个输入信号u(k),滤波器产生实际输出信号y(k),将该输出与已知的滤波器的期望响应d(k)比较,产生误差信号e(k),该误差信号借助于某种自适应机制产生一个权重系数调整量AW(k),反过来进一步调整滤波器系数。因此,滤波器系数的更新可以表示为:


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