自適應(yīng)RLS算法的研究及周期信號噪聲濾除的應(yīng)用.pdf

1、任何系統(tǒng)都不可避免地受到各種噪聲的影響，如何有效地消除和抑制噪聲是近年來的熱門研究課題之一。噪聲抑制方法可分為兩大類：被動噪聲抑制和主動噪聲抑制。被動式噪聲抑制方法是從聲學(xué)材料和聲學(xué)結(jié)構(gòu)入手，對抑制高頻噪聲較為有效，但對低頻噪聲效果并不好，且設(shè)備笨重、體積龐大、安裝困難。主動式噪聲抑制方法解決了低頻噪聲抑制問題，且系統(tǒng)的體積小、重量輕。隨著數(shù)字信號處理技術(shù)和控制系統(tǒng)理論的發(fā)展，主動噪聲抑制技術(shù)開始以自適應(yīng)為主要研究方向。自適應(yīng)濾波是近3

2、0年以來發(fā)展起來的一種最佳濾波方法。它是在維納濾波，Kalman濾波等線性濾波基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種濾波方法，具有更強的適應(yīng)性和更優(yōu)的濾波性能。
　　本文介紹了自適應(yīng)濾波器的基本原理，對自適應(yīng)算法中最基本的兩種算法：最小均方(LMS)算法和最小二乘(RLS)算法進行了深入研究，分析了典型算法的特性及各參數(shù)對算法性能的影響，并對比了典型算法的優(yōu)缺點。自適應(yīng) LMS濾波器結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)，其缺點是收斂速度很慢，抗干擾差。基于最小二乘準

3、則，RLS算法對輸入信號的自相關(guān)矩陣逆進行遞推估計更新，收斂速度更快，跟蹤能力更強，其收斂性能與輸入信號的頻譜特性無關(guān)，系統(tǒng)更加穩(wěn)定。通過對比各種RLS濾波算法的優(yōu)缺點，對現(xiàn)有變遺忘因子的RLS算法進行了改進，實現(xiàn)了自適應(yīng)自調(diào)諧濾波器。為驗證算法的可行性，從理論上對算法的跟蹤能力、收斂性、抗干擾能力進行了分析，并且通過Matlab軟件對其進行對比仿真，證實了改進的RLS算法的優(yōu)越性。用VHDL硬件描述語言，在Quartus II軟件開發(fā)