LMS自適應濾波器干擾方法
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在有用信號S(t)中分別混入高斯白噪聲和設計的干擾信號，分別送入自適應濾波器，對濾波器的輸出時(shí)域波形進(jìn)行分析，從圖4中可以觀(guān)察LMS算法對混入信號中干擾與噪聲的濾除效果，并在圖5中比對在有、無(wú)干擾作用下自適應濾波器的學(xué)習曲線(xiàn)。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/185864.htm
隨迭代次數增多而下降，經(jīng)過(guò)300～400次迭代后趨于穩定。在干擾信號J(t)作用下，如圖5(a)所示，均方誤差不隨迭代次數增多而逐漸減小，而是呈周期性變化，且其平均值較單一高斯噪聲下LMS濾波器的均方誤差大。將干擾信號J(t)和噪聲n(t)疊加后，濾波器的均方誤差同樣不遞減，具體波形見(jiàn)圖5(b)，均方誤差隨迭代運算次數增多變化平緩。
3 結束語(yǔ)
自適應濾波器由于對外界的信號具有適應能力，可根據外界輸入的統計特性實(shí)時(shí)更新自身結構以實(shí)現最小均方誤差濾波，具有一定的抗干擾性能。但也存在諸如依賴(lài)于統計平穩信號，收斂性能受制于步長(cháng)大小，響應的滯后性等缺點(diǎn)。文中針對LMS自適應濾波器的步長(cháng)適應范圍的局限性，使用兩種統計特性不同的噪聲調幅信號交替工作構成干擾，經(jīng)過(guò)仿真驗證，可發(fā)現所設計的干擾信號可有效降低了自適應濾波器的收斂效率，實(shí)現一定的干擾效果。利用自適應濾波器收斂的滯后性缺點(diǎn)能否設計出干擾波形還有待于進(jìn)一步研究。
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