自适应信号处理

自适应信号处理Tag内容描述：<p>1、1,第三章 自适应信号处理,周围,2,内 容,梯度下降算法 横向LMS自适应滤波器 横向RLS自适应滤波器 自适应格型滤波器 盲自适应滤波器 自适应滤波器的应用,自适应FIR滤波器：,定义输入向量,输入信号：,输出信号：,期望信号（参考信号或训练信号）：d(n),抽头权矢量：,输出误差信号：,最优权矢量：,均方误差性能曲面及其性质,输入信号的自相关矩阵：,互相关矩阵,与FIR维纳滤波器的最优解一致。,均方误差函数（代价函数）,几何意义,对二维实加权情况：,均方误差性能函数：,为求得等高线令,10,定义输入向量,输出信号：,复加权矢量：,输出误差信号。</p><p>2、1 求下列R的特征值设(1) (2)解：(1)令为R的特征值，则 (2)令为R的特征值：即： 即：于是R1的三个特征值分别为： 于是R2 的两个特征值为： 2 证明任何两个实数的单输入自适应线性组合器的特征向量矩阵均为：证明：由已知条件知相关矩阵为R：则R的特征值为：当时，则特征向量为：当时，则特征向量为：则特征向量为：3 如图3.1所示，若自适应系统的输入和期待响应分别为：(1)(2)试计算最佳权向量和最小均方误差输出，并说明在两种情况下的自适应系统有什么不同？解：(1)由题中条件知。</p><p>3、自适应信号处理课后题答案1 求下列R的特征值设(1) (2)解：(1)令为R的特征值，则 (2)令为R的特征值：即： 即：于是R1的三个特征值分别为： 于是R2 的两个特征值为： 2 证明任何两个实数的单输入自适应线性组合器的特征向量矩阵均为：证明：由已知条件知相关矩阵为R：则R的特征值为：当时，则特征向量为：当时，则特征向量为：则特征向量为：3 如图3.1所示，若自适应系统的输入和期待响应分别为：(1)(2)试计算最佳权向量和最小均方误差输出，并说明在两种情况下的自适应系统有什么不同？解：(1)由题中条件知。</p><p>4、第四章 自适应信号处理,郑宝玉,内 容,最优滤波理论与Wiener滤波器 梯度下降算法 横向LMS自适应滤波器 横向RLS自适应滤波器 Kalman滤波器 自适应格型滤波器 自适应格-梯型滤波器 无限脉冲响应自适应滤波器 盲自适应滤波器 自适应滤波器的应用,自适应格型滤波器,格型自适应滤波原理,对称的格型结构 n时刻的前向和后向预测误差(残差)服从如下递推关系:,其初值为：,前向和后向预测误差滤波器传递函数递推公式为,其中,自适应格型滤波器,格型自适应滤波原理,对称的格型结构 容易推出前、后向滤波器传递函数的一般关系式：,由式(4a)知:,为了使前。</p><p>5、第四章 自适应信号处理,郑宝玉,2,内 容,最优滤波理论与Wiener滤波器 梯度下降算法 横向LMS自适应滤波器 横向RLS自适应滤波器 Kalman滤波器 自适应格型滤波器 自适应格-梯型滤波器 无限脉冲响应自适应滤波器 盲自适应滤波器 自适应滤波器的应用,Kalman滤波器,状态空间方程,Kalman滤波器（续）,假设：,线性状态模型、高斯噪声,Kalman滤波器（续）,已知：,Kalman滤波器（续）,三个基本概念,Kalman滤波器（续）,新息,称 为 的新息过程向量,Kalman滤波器（续）,估计,状态向量估计误差：,相关矩阵：,校正项,Kalman滤波器（续）,例： 是一个时不。</p><p>6、2019/11/23,1,自适应滤波绪论,2,2019/11/23,内容,滤波理论发展自适应滤波理论自适应信号处理技术的应用自适应信号处理的研究内容,3,2019/11/23,图1滤波理论的发展,1.1滤波理论的发展,4,2019/11/23,图2自适应滤波原。</p><p>7、自适应滤波 上机试题一在下面两个领域中选择一个 应用卡尔曼滤波器 进行仿真分析 并写成论文形式 一 在任何应用领域利用卡尔曼滤波进行最优滤波 进行仿真研究 二 利用CV CA Singer模型 对6 9维离散卡尔曼滤波进行仿真研究 1 建立仿真环境1 产生目标航迹匀速直线飞行目标xT k x0 vxkTyT k y0 vykTzT k z0 vzkT匀加速直线飞行目标匀速圆周运动2 产生观测噪声。</p>