自适应滤波作为一种非线性的滤波算法,利用参考信号来调整滤波系数,依靠参考信号与噪声的相关性来滤出干扰信号。自适应算法的研究表明[5],采集电极的加速度与ECG信号含有的MA干扰密切相关。因此,本文提出的可穿戴式无线ECG检测系统,利用镶嵌导电硅胶的胸带中作为心电采集电极,采用加速度计ADXL345输出加速度信号,结合自适...
基本信号用作自适应滤波器的期望响应,参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组传感器,并以承载新息的信号是微弱的或基本不可预测的方式,供给基本信号上。这种类型自适应滤波器的输入信号为噪声源,期望信号信号为含有噪声的信号源。经过多次迭代后,期望信号和自适应滤波器的输出信号之差就是信号...
参考信号dn是自适应滤波器中用来调整滤波器系数的信号。它可以理解为期望输出信号与实际输出信号之间的差异,通过对这种差异进行分析和处理,自适应滤波器能够动态地调整滤波器的参数,使输出信号更加接近期望值。 参考信号dn能够对滤波器的性能起到至关重要的作用。它能够用来计算滤波器的误差,从而指导滤波器的参数调整。
基本信号用作自适应滤波器的期望响应,参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组...
在语音信号的线性预测中,将延时后的输入信号作为参考信号,即 ; 在自适应回音消除中,期望信号的输入就是回声通道产生的回声。 LMS算法的优缺点: 优点:算法简单,易于实现,算法复杂度低,能够抑制旁瓣效应 缺点 收敛速率较慢,因为LMS滤波器系数更新是逐点的(每来一个新的和,滤波器系数就更新一次),每一次采样点梯度...
1) 系统辨识:这时参考信号就是未知系统的输出,当误差最小时,此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性,自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2) 逆模型:在这类应用中,自适应滤波器的作用是提供一个逆模型,该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地,在线性系统的情况下...
自适应匹配滤波算法是一种信号处理算法,用于提取具有固定频率和相位的信号。它基于匹配滤波器的原理,通过自适应地调整滤波器的系数来适应不同的信号特征,从而提高滤波器的性能和稳定性。 自适应匹配滤波算法的基本原理是通过比较接收到的信号与预先设定的参考信号,计算它们之间的相似度,并根据相似度调整滤波器的系数,使...
式中:ω(n)为自适应滤波器在时刻n的权矢量;x(n)为时刻n的输入信号矢量;d(n)为参考信号;e(n)是误差信号;μ是步长迭代因子,为了增加LMS算法的收敛速度,文献[1-4]提出了不同的变步长算法代替定步长因子μ,但是很多变步长因子的计算量大,存在开方和指数运算,故在能满足要求的情况下,归一化LMS (NLMS)依然是...
基于子带分解的自适应滤波在提高收敛性能的同时又节省了一定的计算量。基于子带分解的自适应滤波是先将输入信号与参考信号经过分解滤波器组进行子带分解、抽取、子带自适应滤波、内插、通过合成滤波器组得到输出信号。基于子带分解的自适应滤波器的优点: