一章时域离散随机信号的分析第二章维纳滤波和卡尔曼滤波第三章自适应数字滤波器第四章功率谱估计第五章时频

• 综述 • 维纳滤波 • 最小二乘滤波

利用神经网络对白噪声、红噪声和正弦波进行辨识.进而采用单片机对以上3种噪声和尖峰脉冲干扰进行自适应滤波处理.实验结果表明该方案正确

提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声

–匹配滤波器 –Winer最优估计 –Wiener-Hopf方程 –LMS滤波

针对一般LMS自适应滤波算法在对系统建模时存在的初始收敛速度、时变系统跟踪能力及收敛精度三个指标难于协调的问题,提出了变论域变步长的LMS自适应滤波算法,并利用李亚普诺夫函数证明了算法的收敛性.研究结果表明,该算法在对系统建模时可以同时兼顾上述三个指标,可用于控制领域的系统及其逆系统建模