基于多尺度小波變換的變步長LMS自適應(yīng)濾波算法的研究.pdf

1、自適應(yīng)濾波理論是信號處理領(lǐng)域的重要組成部分。以最陡下降法為基礎(chǔ)的最小均方誤差(LMS)自適應(yīng)濾波算法因其具有簡單、運(yùn)算量小及易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用。但經(jīng)典LMS濾波算法的缺點(diǎn)是：收斂速度慢，收斂速度對輸入信號的自相關(guān)矩陣的特征值分布敏感；收斂速度、時變系統(tǒng)的跟蹤速度與收斂精度方面對步長因子μ的要求是相互矛盾的。為了改善經(jīng)典LMS濾波算法的這兩個缺點(diǎn)，分別采取了變換域LMS算法和變步長LMS算法。
　　 被譽(yù)為分析信號“

2、數(shù)學(xué)顯微鏡”的小波變換有很好的去相關(guān)能力及多分辨分析的特點(diǎn)，在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，而且小波變換還有相應(yīng)的Mallat快速算法，本文將小波變換引入到了自適應(yīng)濾波算法中。理論分析和實(shí)驗仿真表明，小波變換可以對自適應(yīng)濾波器的輸入進(jìn)行多尺度正交變換，從而減小輸入自相矩陣特征值的分散程度，提高算法的收斂速度。同時，為克服固定步長LMS濾波算法的收斂速度與收斂精度方面對步長因子要求上的矛盾，采用變化的步長因子來代替固定的步長因子，