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文档简介

1、自适应滤波器与维纳滤波器的区别：维纳滤波是利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法。它需要输入信号的自相关矩阵及输入信号与期望响应之间的互相关矢量，其基本依据就是最小均方误差准则。但在实际情况中，往往不能预先得到先验信息，维纳滤波器不再满足要求。这时就需要滤波器能够进行自我调节，同时对输入信号进行滤波，利用滤波器的输出对期望响应进行估计，使用自适应算法来改变滤波器的系数以不断改进滤波器的性能，使滤波器的输出与期望响应之间的误差逐渐接近减小，这样的滤波器就是自适应滤波器。 自适应滤波器与维纳滤波器的区别在于：维纳滤波器系数固定，而自适应滤波器系数是不断更新的；维纳滤波器

2、处理平稳随机信号，而自适应滤波器是处理非平稳随机信号的有效技术。1.已知4个样本值x（n）=（2,4,1,3），试用自相关法和协方差法估计AR(1)模型参数。2.P60 3.33.随机信号题目第二章 第3题4.5见图片总共5道大题，前两道为书上原题，菜逼都会！ 3、 信号S(n)，混入一加性噪声v(n)，v(n)的均值为0，在下列三种情况下，如何从受污染的信号x(n)=s(n)+v(n)中尽可能的恢复s(n)，要求写出详细的设计步骤和实现方法。（1） s(n)和v(n)的品频谱不互相重叠；（2） 已知s(n)的自相关函数，且v(n)和s(n)不相关；（3） v(n)为宽带噪声，v(n)和s(n)的频谱重叠，v(n)的自相关函数未知，但可以对s(n)进行间接的测量。4、 一时变信号s(n)的时域和时频图分别如下。（1） 该信号是平稳的吗？为什么？（2） 用非参数谱估计，如何估计信号频谱？（3） 用参数谱估计，如何估计信号频谱？与（2）相比有什么改进？5、 结合一个自适应滤波器的应用实例，给出：（1） 具体的应用框图；（2） 讨论框图中各部分的功能，说明其与维纳滤波的不同之处；（3） 给出自适

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