基于自適應濾波器的DSP實現設計

毛熙濤　彭森

摘 要：本文從自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法入手，其中自適應濾波器的算法是整個系統設計的核心。本設計采用改進的LMS算法設計FIR結構自適應濾波器，并采用MATLAB進行仿真，最后用DSP實現了自適應濾波器。

關鍵詞：DSP（數字信號處理器）；自適應濾波器；LMS算法；FIR結構濾波器

1.引言

濾波是電子信息處理領域的一種最基本而又極其重要的技術。在有用信號的傳輸過程中，通常會受到噪聲或干擾的污染。利用濾波技術可以從復雜的信號中提取所需要的信號，同時抑制噪聲或干擾信號，以便更有效地利用原始信號。濾波器實際上是一種選頻系統，它對某些頻率的信號予以很小的衰減，讓該部分信號順利通過；而對其他不需要的頻率信號則予以很大的衰減，盡可能阻止這些信號通過。在電子系統中濾波器是一種基本的單元電路，使用很多，技術也較為復雜，有時濾波器的優劣直接決定產品的性能，所以很多國家非常重視濾波器的理論研究和產品開發。

2.工作原理

所謂的自適應濾波，就是利用前一時刻以獲得的濾波器參數的結果，自動的調節現時刻的濾波器參數，以適應信號和噪聲未知的或隨時間變化的統計特性，從而實現最優濾波。自適應濾波器實質上就是一種能調節其自身傳輸特性以達到最優的維納濾波器。自適應濾波器不需要關于輸入信號的先驗知識，計算量小，特別適用于實時處理。由于無法預先知道信號和噪聲的特性或者它們是隨時間變化的，僅僅用FIR和II種具有固定濾波系數的濾波器無法實現最優濾波。在這種情況下，必須設計自適應濾波器，以跟蹤信號和噪聲的變化。自適應濾波器的特性變化是由自適應算法通過調整濾波器系數來實現的。一般而言，自適應濾波器由兩部分組成，一是濾波器結構，二是調整濾波器系數的自適應算法。自適應濾波器的結構采用FIR或IIR結構均可，由于IIR濾波器存在穩定性問題，因此一般采用FIR濾波器作為自適應濾波器的結構。圖1給出了自適應濾波器的一般結構。

4.結論

自適應濾波技術的核心問題是自適應算法的性能問題，研究自適應算法是自適應濾波器的一個關鍵內容，算法的特性直接影響濾波器的效果。介紹了兩種基本的自適應算法：最小均方（LMS）算法及遞歸最小二乘（RLS）算法，并就這兩種基本算法的特點進行了比較，運用MATLAB對采用了LMS自適應算法的自適應濾波器進行了仿真，通過分析仿真結果，驗證了算法的可行性。同時，在DSP上實現了對含噪信號的頻率跟蹤。在實際中，自適應濾波器的應用比較復雜，包括維納濾波和卡爾曼濾波都是基于改變參數的濾波方法，修改參數的原則一般采用均方最小原則，修改參數的目的就是使得誤差信號盡量接近于0。傳統的濾波方法總是設計較精確的參數，盡量精確地對信號進行處理，傳統濾波方法適用于穩定的信號，而自適應濾波器可以根據信號隨時修改濾波參數，達到動態跟蹤的效果。

參考文獻

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[4]高西全.數字信號處理[M].西安：西安電子科技大學出版社，2008.

作者簡介

毛熙濤（1994-），邵陽學院電子科學與技術專業學生。

通訊作者

彭森（1983-），邵陽學院信息工程系教師。