基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法的分析與應(yīng)用.pdf

1、為使基于小波變換的自適應(yīng)濾波技術(shù)的理論更加系統(tǒng)化，本文從理論分析、算法分類、改進(jìn)算法的推理驗(yàn)證幾個(gè)方面，對(duì)基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行了深入的、系統(tǒng)的研究。并且將基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法應(yīng)用于復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，以新的方法成功地對(duì)非線性的系統(tǒng)模型進(jìn)行了辨識(shí)。
　　本文首先在深入研究自適應(yīng)濾波算法、小波分解等相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，總結(jié)出基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法的特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)，并提出從算法結(jié)構(gòu)和應(yīng)用方式兩個(gè)方面，對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行分類

2、，分別舉例說明其工作原理及適用領(lǐng)域。其次，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)中較為先進(jìn)的D-LMS(Decomposition Least Mean Square)算法進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)數(shù)學(xué)中Sigmoid函數(shù)的理論，推導(dǎo)出一種變步長(zhǎng)D-LMS算法。最后建立了非線性系統(tǒng)模型，通過MATLAB軟件仿真，分別得出兩種算法的非線性系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果。數(shù)據(jù)表明，兩種基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法都能夠很好的對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)，滿足系統(tǒng)收斂及跟蹤速度快，收斂后穩(wěn)態(tài)誤調(diào)噪聲小的要求