自适应信号处理pdf

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❷ 学过自适应信号处理的请进！且要高手。能帮忙编写一个IIR的SER算法吗，用MATLAB

在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地讲，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。从系统内部来讲，描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准确知道。作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表示。这些扰动通常是不可预测的。此外，还有一些测量时产生的不确定因素进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自校正控制是自适应控制的一部分，自适应控制理论包括自校正控制、模型参考自适应控制、非线性自适应控制、神经网络自适应控制和模糊自适应控制。
希望对你有帮助

❸ 研究生自适应信号处理作业求助

我感觉还是比较好的，只要你自己级信用这种处理有信号就可以了。

❹ 自适应滤波的几种典型的自适应滤波算法

对自适应滤波算法 的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。自适应滤波算法广泛应用于系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等诸多领域中。总之,寻求收敛速度快,计算复杂性低,数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。虽然线性自适应滤波器和相应的算法具有结构简单、计算复杂性低的优点而广泛应用于实际,但由于对信号的处理能力有限而在应用中受到限制。由于非线性自适应滤波器,如Voletrra滤波器和基于神经网络的自适应滤波器,具有更强的信号处理能力,已成为自适应信号处理中的一个研究热点。其中较典型的几种算法包括: LMS自适应滤波算法 RLS自适应滤波算法 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 共扼梯度算法 基于子带分解的自适应滤波算法 基于QR分解的自适应滤波算法 算法性能评价
变步长的自适应滤波算法 虽然解决了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子u的矛盾,但变步长中的其它参数的选取还需实验来确定,应用起来不太方便。对RLS算法的各种改进,其目的均是保留RLS算法收敛速度快的特点而降低其计算复杂性。变换域类算法亦是想通过作某些正交变换使输入信号自相关矩阵的特征值发散程度变小,提高收敛速度。而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。共扼梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的复杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特征值发散程度,从而加快自适应滤波算法的收敛速度,同时便于并行处理,带来了一定的灵活性。矩阵的QR分解具有良好的数值稳定性。

❺ 自适应滤波器的原理

设计最佳滤波器，要求已知关于信号和噪声统计特性的先验知识。但在许多情况下人们对此并不知道或知道甚少，某些情况下这些统计特性还是时变的。处理上述这类信号需要采用自适应滤波器。如地球物理信息处理中，地球物理场的趋势分析，即场的滑动窗口处理方法就是典型的自适应滤波器的应用。

自适应信号处理器分为两大类，一类是自适应天线，另一类则是自适应滤波器。微电子技术和超大规模集成（VLS1）电路技术的进步，促进了自适应信号处理技术的发展，使之获得广泛的应用。本节简单介绍一下自适应滤波器的工作原理。

自适应滤波原理：自适应滤波器由参数可调的数字滤波器（或称为自适应处理器）和自适应算法两部分组成，如图3-12所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。输入信号x（n）通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y（n），将其与参考信号（或称期望响应）d（n）进行比较，形成误差信号e（n）。e（n）（有时还要利用x（n））通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e（n）的均方值最小。因此，实际上自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需要事先知道关于输入信号和噪声的统计特性的知识，它能够在自己的工作过程中逐渐“了解”或估计出所需的统计特性，并以此为依据自动调整自己的参数，以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化，它又能够跟踪这种变化，自动调整参数，使滤波器性能重新达到最佳。

图3-12 自适应滤波原理

图3-12所示的自适应滤波器有两个输入：x（n）和d（n），两个输出：y（n）和e（n）。其中x（n）可以是单输入信号，也可以是多输入信号。其余3个信号都是时间序列。在不同的应用场合中这些信号代表着不同的具体内容。

❻ 信号分析与处理的章节目录

第一章 绪论
第一节 信号及其分类
一、信号的概念
二、信号的分类
第二节 信号的分析与处理概述
第三节 自动控制系统中的信号分析与处理
习题
第二章 连续信号的分析
第一节 连续信号的时域描述和分析
一、连续信号的时域描述
二、连续信号的时域运算
三、信号的分解
习题
第二节 连续信号的频域分析
一、周期信号的频谱分析
二、非周期信号的频谱分析
三、傅里叶变换的性质
习题
第三节 连续信号的复频域分析
一、信号的拉普拉斯变换
二、信号的复频域分析
习题
第四节 信号的相关分析
一、相关系数
二、相关函数
二、相关定理
习题
第三章 离散信号的分析
第一节 离散信号的时域描述和分析
一、信号的采样和恢复
二、时域采样定理
三、频域采样定理
四、离散信号的描述
五、离散信号的时域运算
第二节 离散信号的频域分析
一、周期信号的频域分析
二、非周期信号的频域分析
三、离散傅里叶变换(FFT)
第三节 快速傅里叫—变换(FFT)
一、快速傅里叶变换的基本思路
二、基2FFT算法
三、FFT的应用
第四节 离散信号的z域分析
一、离散信号的z变换
二、Z变换与其它变换之间的关系
第五节 关于信号分析的小结
习题
第四章 信号处理基础
第一节 系统及其性质
一、系统的描述
二、系统的性质
第二节 信号的线性系统处理
一、时域法分析
二、频域法分析
三、复频域分析
第三节 解卷积(逆滤波和系统辨识)
一、系统辨识问题
二、逆滤波问题
三、同态系统解卷积
第四节 数字信号处理技术
一、数字信号处理的特点
二、数字信号处理的实现
三、有限字长对实现数字信号处理的影响
习题
第五章滤波器
第一节 滤波器概述
一、滤波及滤波器的基本原理
二、滤波器的分类
三、滤波器的技术要求
第二节 模拟滤波器
一、概述
二、巴特沃思(Butterwoth)低通滤波器
三、切比雪夫(Chebyshev)低通滤波器
四、模拟滤波器的频率变换
五、RC有源滤波器
习题
第三节 数字滤波器
一、概述
二、无限冲激响应(IIR)数字滤波器
三、有限冲激响应(FIR)数字滤波器
习题
第六章 随机信号分析与处理基础
第一节 随机信号的描述
一、随机信号及其概率结构
二、随机信号在时域的数字特征
三、随机信号的频域描述
第二节 随机信号通过线性系统的分析
一、平稳随机信号通过连续系统
二、平稳随机信号通过离散系统
三、过渡过程分析
第三节 最优线性滤波
一、维纳滤波
二、卡尔曼滤波
第四节 近代信号分析与处理简介
一、参数模型及功率谱估计
二、自适应信号处理
三、信号的时-频域分析
四、信号的小波分析
习题
附录 基于MATLAB的信号分析与
处理基础
第一节 MATLAB快速入门
一、MATLAB简介
二、MATLAB的命令窗口、图形窗口、在线帮助
三、M文件编程
四、Simulink简介
第二节 基于MATLAB的信号分析与处理
一、连续时间信号分析
二、离散时间信号分析
三、连续时间系统分析
四、离散时间系统分析
五、模拟滤波器的设计
六、数字滤波器的设计
参考文献
作者介绍
赵光宙，1946年出生，1970年毕业于清华大学工业电气自动化专业，分别于1981年、1988年获浙江大学工业自动化专业硕士学位和电力系统及其自动化专业博士学位。现为浙江大学电气工程学院教授、博士生导师，担任电气工程学院学术委员会主任。 长期从事控制理论及控制工程、信号分析与处理、电力电子与电力传动等领域的教学与科研工作，发表学术论文130余篇，获省、部级科技进步二等奖2项、省级教学成果二等奖1项，出版教材、手册等多部。 现担任教育部高等学校自动化专业教学指导人委员会委员、中国电工技术学会高校工业自动化教育专委会副主任、中国机械工业教育协会常务理事暨电气工程及自动化学科委员会副主任、中国人工智能学会神经网络与计算智能专委会副主任、中国电工技术学会电控系统与装置专委会常委、中国自动化专委会常委等职。

❼ 自适应信号处理的编辑推荐

本书是系统介绍自适应信号处理的一本专业性教科书，内容包括自适应信号处理的原理、算法和结构，及其在各个领域的应用。全书在理论方面侧重讨论自适应系统的基本结构形式、线性组合器和重要的自适应算法——LMS(最小均方)算法；在应用方面，重点讨论了自适应信号处理在系统辨识、解卷积、信道均衡、自动控制、干扰对消及空间阵列处理等方面的应用。本书的特点是由浅入深、系统性强、概念清楚、论述严谨，既有理论分析又有对物理概念的阐述，以及对复杂而抽象的概念和算法作出直观形象的几何解释。本书每章末均附有大量带启发性的习题和部分习题答案，以及大量的参考文献。
本书可作为高等院校通信、雷达、声纳以及信号处理等相关专业的高年级学生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考资料。本书最后一部分应用篇中包含有大量引导性的应用举例，对科研院所研发人员和工程技术人员解决实际的工程技术问题，也很有参考价值。

❽ 请问 自适应信号处理 和 自适应滤波器 这两门课有什么区别

名字不一样而已，随机信号处理、自适应信号处理和统计信号处理 都TMD是一回事。

❾ 自适应信号处理硕士可以转通信系统博士吗

硕士研究生和博士研究生统称为“研究生”，都是学生，且没有毕业或拿到学位。
硕士研究生毕业且拿到学位称为“硕士”。学制两到三年。
博士研究生毕业且拿到学位称为“博士”。学制一般是三到六年。
博士后是博士毕业后，就有关问题所进行的研究工作。学制不定。
在我国，最高学历是博士后。
硕士研究生和博士研究生统称为“研究生”，都是学生，且没有毕业或拿到学位。
硕士研究生毕业且拿到学位称为“硕士”。学制两到三年。
博士研究生毕业且拿到学位称为“博士”。学制一般是三到六年。
博士后是博士毕业后，就有关问题所进行的研究工作。学制不定。
在我国，最高学历是博士后。