【摘 要】
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自适应滤波是一种通过某种算法自适应调整权系数获得最优解的过程,常见的自适应算法有:最小均方(LMS)算法,递归最小二乘方(RLS)算法,最小二乘格型(LSL)算法和快速横向滤波(FT
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自适应滤波是一种通过某种算法自适应调整权系数获得最优解的过程,常见的自适应算法有:最小均方(LMS)算法,递归最小二乘方(RLS)算法,最小二乘格型(LSL)算法和快速横向滤波(FTF)算法.拥有格型结构的LSL算法以及它的改进算法LSLL算法是该文研究的重点.该文从最基础的LMS算法和RLS算法入手,逐步推导出LSL算法,实现了这三种算法在自适应预测器上的应用,并比较了三种算法的特性.通过比较,分析了格型算法的优越性:快速收敛,逐级优化.该文还讨论了LSL算法的不足,深入研究了LSL算法的改进算法-联合格梯型(LSLL)算法,并将LSLL算法应用于自适应均衡器的自适应陷波器,取得了良好的效果.由于国内对于格型算法的研究处于探索阶段,该文在深入研究了格型算法理论的基础上,针对不同的参数,做了大量的实验,分析它们对滤波器性能的影响,获得了宝贵的数据,并成功地将格型算法应用于自适应噪声消除,自适应信道均衡和自适应陷波.实验证明,自适应格型算法由于具有输入信息正交性和逐级优化的特点,有着横向算法所不能比拟的特点,也正是因此,格型算法在从出现至今的短短20年里获得了迅速发展.
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