自适应滤波实验报告

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自适应中值滤波器

姓名：郝伟杰学号：201120112012 导师：郭蔚数字图像处理（实验二）实验名称：自适应中值滤波器实验目的：验证自适应中值滤波器的祛除噪声效果。

此算法分为两个层次：A层为A1=Zmed —Zmin,，A2=Zmed—Zmax，如果A1>0且A2<0，则转到B层；否则增大窗口尺寸，如果窗口尺寸<=Smax则重复A层，否则输出Zmed。

B层为B1=Zxy—Zmin，B2=Zxy—Zmax，如果B1>0且B2<0，则输出Zxy，否则输出Zmed。

实验结果：自适应中值滤波器7*7自适应中值滤波器9*9自适应中值滤波器11*11结果分析：自适应中值滤波器能够很好的处理图像的细节和边缘，使图像更加细腻，清晰，给人以良好的视觉冲击，但是我做的程序运行起来比较慢，大约三十多秒，所以有待很好的优化，而且模板我限制到了11*11的之后才达到了课本上的效果，究其原因，我认为是图像的差异造成了结果上的差异。

实验程序：function ZSY1zhongzhi(a,n1) %自适应中值滤波器（此算法感觉较为合理！！！！！！！！！！）%椒盐噪声subplot(2,2,1),imshow(a,[]),title('原图像')a=double(a);[m,n]=size(a);n2=n1-1;n3=(n1-1)/2;b=zeros(m+n2,n+n2);for i=1:mfor j=1:nb(i+n3,j+n3)=a(i,j);endendsubplot(2,2,2),imshow(b,[]),title('扩充后的图像')for i=n3+1:m+n3for j=n3+1:n+n3for m1=3:2:n1m2=(m1-1)/2;c=b(i-m2:i+m2,j-m2:j+m2);%使用7*7的滤波器 Zmed=median(median(c));Zmin=min(min(c));Zmax=max(max(c));A1=Zmed-Zmin;A2=Zmed-Zmax;if(A1>0&&A2<0)B1=b(i,j)-Zmin;B2=b(i,j)-Zmax;if(B1>0&&B2<0)b(i,j)=b(i,j);elseb(i,j)=Zmed;end%elsecontinue;endendendendsubplot(2,2,3),imshow(b,[]),title('中值后的图像') d=ones(m,n);for i=1:mfor j=1:nd(i,j)=b(i+m2,j+m2);endendsubplot(2,2,4),imshow(d,[]),title('处理好的图像')。

核自适应滤波总结报告

一、研究背景及意义：传统的线性自适应滤波算法在处理非线性问题时,相应的性能效果并不理想。

在信号预测、系统识别、信道均衡等领域的实际问题中,如果某种复杂的非线性关系存在于系统的输入输出之间,传统的线性方法难以处理这类非线性问题。

现有的非线性自适应滤波方法有基于非线性差分方程的递归多项式模型、径向基函数(RBF, Radial Basis Function)、神经网络、基于Volterra级数展开的非递归多项式模型、多层感知(MLP,Multilayer Perception)、神经网络等,这些方法在处理非线性问题时有较好的性能,但是它们当中存在的缺点有:很高的计算复杂度、存在不稳定性、收敛速度不理想、难以确定合理的阶数、非凸最优化解等等。

而基于核方法(Kernel Method)构造的自适应算法具有很强的非线性信号的处理能力。

二、常见的核自适应滤波方法：（1）把线性最小均方算法和核方法相结合，提出了核最小均方算法KLMS。

（2）通过核方法将仿射投影算法应用到非线性系统中,提出了核仿射投影算法KAPA。

（3）核递归最小二乘算法KRLS及扩展的核递归最小二乘算法EKRLS。

（4）将核方法与梯度下降法相结合提出的核ADALINE算法及NORMA算法。

（5）将核方法与最小平均混合数算法结合提出的核最小平均混合数算法KLMMN。

三、核方法思想：(1)核函数：)'(>=Φxx TΦx=<（κ）ΦΦ(()x)'(x,x'),其中X、,Φ是输入空间X到向量空间F的映射。

x'x∈(2)再生核希尔伯特空间(RKHS):如果一个核函数满足这两个条件:①对任意的x∈X,）κ作为向量'x的函数归属于向量空间F;x（',x②满足可再生性,即对由核κ(x,.)组成的关于x的函数生成的空间F中的函数)((.)g ,1⋅κ=∑=i l i i c a ，对于所有的R i ∈,X c i ∈,有)(),(),(,1x g x c a x g i li i =κ>=⋅κ<∑=。

LMS算法实验报告

LMS算法实验报告LMS（Least Mean Squares）算法是一种基于梯度下降的自适应滤波算法，常用于信号处理、通信系统等领域。

本实验通过实现LMS算法并对其性能进行评估，探究其在自适应滤波中的应用。

1.实验背景自适应滤波在许多领域中被广泛应用，如信号降噪、语音增强、通信频谱感知等。

自适应滤波的核心思想是根据输入信号的特性自动调整滤波器的系数，以实现信号的最佳重构或增强。

2.实验目的本实验旨在通过实现LMS算法并对其性能进行评估，探究其在自适应滤波中的应用。

具体目的如下：1）了解LMS算法的基本原理和实现步骤；2）实现LMS算法，完成自适应滤波任务；3）评估LMS算法的性能，分析其在不同情况下的表现；4）对比LMS算法和其他自适应滤波算法的优缺点。

3.实验步骤本实验的实现步骤如下：1）理解LMS算法的基本原理和数学模型；2）根据LMS算法的更新规则，实现算法的代码；3）根据自适应滤波的具体任务需求，选择合适的输入信号和期望输出；4）根据实验需求，设置合适的参数（如学习率、滤波器长度等）；5）使用LMS算法对输入信号进行滤波，并计算输出信号的均方误差；6）根据实验结果，评估LMS算法的性能，并进行分析。

4.实验结果根据以上步骤，完成了LMS算法的实现和性能评估。

实验结果显示，LMS算法能够有效地调整滤波器的权值，实现输入信号的滤波和增强。

随着学习率的增加，LMS算法的收敛速度较快，但容易发生震荡现象。

而学习率过小，则会导致算法收敛速度慢，需要更多的迭代次数才能达到较小的均方误差。

此外，在不同噪声情况下，LMS算法的性能表现也有所差异。

在信噪比较低的情况下，LMS算法的滤波效果明显，能够有效抑制噪声并实现信号增强。

然而，在信噪比较高的情况下，LMS算法的性能受到一定影响，可能会出现性能下降或收敛困难的情况。

5.总结与分析通过本实验，深入了解了LMS算法的原理和实现步骤，并对其性能进行了评估。

哈工大-自适应信号处理_LMS自适应滤波器实验报告

.Harbin Institute of Technology自适应平衡器计算机实验课程名称：自适应信号处理院系：电子与信息工程学院姓名：学号：授课教师：**哈尔滨工业大学一、实验目的：1. 深入掌握自适应平衡器的理论基础和以及它的可能用途。

2. 理解最小均方自适应算法的适用条件，以及最小均方自适应算法的理论推导。

3. 改变特征值扩散度）（R χ与步长参数μ，观察实验结果，深入理解理解这些参数对实验结果的重要性。

4. 探究在线性色散信道中使用最小均方自适应算法引起的失真问题。

二、实验内容：在此次实验中我们研究LMS 算法自适应均衡引起未知失真的线性色散信道问题。

假设数据是实数，图2.1表示用来进行该项研究的系统框图。

自适应均衡器用来纠正存在白噪声的信道的畸变。

通过随机数发生器1产生用来探测信道的测试信号n x ；通过随机数发生器2来产生干扰信道输出的白噪声源()v n 。

这两个发生器是相互独立的。

经过适当延迟，随机数发生器1页提供用作训练序列的自适应均衡器的期望相应。

加到信道输入的随机序列{}n x 由伯努利序列组成，其中1n x =±，随机变量n x 具有零均值和单位方差。

信道的单位脉冲响应应用升余弦表示为20.5[1cos((2))]1,2,30n n n h Wπ⎧+-=⎪=⎨⎪⎩，其他 (2-1)等价地，参数W 控制均衡器抽头输入的相关矩阵的特征值分布()χR ，并且特征值分布随着W 的增大而扩大。

随机数发生器2产生的序列是零均值，方差20.001v σ=。

随机噪声发生器(1)信道随机噪声发生器(2)延迟∑自适应横向滤波器∑nx nv +-ne图2.1 自适应均衡实验框图这里均衡器具有11M =个抽头。

由于信道的脉冲响应n h 关于2n =时对称，均衡器的最优抽头权值on w 在5n =时对称。

因此信道的输入n x 被延时了=∆2+5=7个样值，以便提供均衡器的期望响应。

通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时Δ，LMS 算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。

自适应性滤波实验报告材料

DSP课程设计实验报告自适应滤波的DSP实现学院：电子信息工程学院老师：钱满义老师班级：通信0606设计者：张健亮学号：06211181张萌学号：06211183电话：51689510DSP课程设计——自适滤波的DSP实现一、DSP课程设计目的(1)学习、掌握5402DSP片上外设直接存储器访问控制器DMA的结构与配置；(2)了解DSPLIB中的DLMS自适应滤波的使用，并学会调用54xdsp库中现有的常用函数；(3)了解自适应滤波器的原理，熟悉LMS算法；(4)了解DSP对自适应滤波器的设计及编程方法；(5)学会实时采集数据和信号提取方法；(6)熟悉对自适应滤波器的软件和硬件调试方法。

二、DSP课程设计要求及目标利用DSP实时地对信号进行自适应滤波。

DSP利用直接存储器访问方式DMA采集数据时不打扰CPU，CPU可以对信号进行实时地滤波。

本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出，同时对外部输入的信号进行数字滤波。

首先完成自适应滤波器需要使用自适应算法（LMS算法）的编程与实现，通过对未知系统传递函数的建模，识别该未知系统，并对该系统进行噪声滤波。

实际中利用信号发生器产生一个或几个带噪声的正弦信号，其信号的频率、幅值以及相位都是变化的，通过自适应算法，实时跟踪该信号的变化，并将噪声滤去。

设计要求及目标如下：（1）对DMA进行初始化；（2）对A/D、D/A进行初始化；（3）编写DMA通道传输程序，实现数据实时采集和实时地输出；（4）设计子自适应滤波算法，或调用DSPLIB中的自适应函数，实现对信号的自适应波；（5）滤波后信号实时输出的同时，将数据存放在数据文件中；（6）利用自适应滤波实现语音信号回波对消。

三、自适应滤波原理1、自适应滤波概述：数字信号处理(DSP)是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们所需要的信号形式。

自适应性滤波实验报告

二、DSP课程设计要求及目标利用DSP实时地对信号进行自适应滤波。

DSP利用直接存储器访问方式DMA采集数据时不打扰CPU，CPU可以对信号进行实时地滤波。

本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出，同时对外部输入的信号进行数字滤波。

首先完成自适应滤波器需要使用自适应算法（LMS算法）的编程与实现，通过对未知系统传递函数的建模，识别该未知系统，并对该系统进行噪声滤波。

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告姓名：学号：日期：2015.12.2实验内容：利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。

设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos πϕπ+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ，ϕ任选（1）要求提取两个单频信号；（2）设f f f ∆+=12，要求提取单频信号()t f 22cos π，研究f ∆的大小对提取单频信号的影响。

1. 自适应滤波器原理自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分，它对复杂信号的处理具有独特的功能。

自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的范畴。

在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下，自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数，使得滤波器的特性随信号和噪声的变化，以达到最优滤波的效果，解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。

（1）自适应横向滤波器所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。

自适应滤波器由两个部分组成：滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。

自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应，达到最优滤波，此算法适用于平稳和非平稳随机信号，并且不要求知道信号和噪声的统计特性。

一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示：实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构，其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式：()()()∑-=-=1N m m n x m w n y这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应，令：()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示，上式可以写成∑==Ni ij i j x w y 1这里i w 也称为滤波器加权系数。

用上面公式表示其输出，适用于自适应线性组合器，也适用于FIR 滤波器。

自适应滤波实验报告

自适应滤波实验报告一、实验目的1.了解自适应滤波的原理和应用。

2.通过实验，验证自适应滤波算法在信号处理中的有效性。

二、实验器材与设备1.计算机2.数学软件MATLAB三、实验原理\[ W(k+1) = W(k) + \mu \cdot e(k) \cdot X(k) \]其中，W(k+1)为更新后的滤波器权值，W(k)为上一次的滤波器权值，μ为步长，e(k)为期望输出信号与实际输出信号的误差，X(k)为输入信号。

四、实验步骤1.准备实验所需的输入信号和期望输出信号。

通过MATLAB生成不同噪声水平的输入信号，并对其进行自适应滤波得到对应的期望输出信号。

2.设置自适应滤波算法的参数，包括滤波器的初始权值、步长等。

3.利用MATLAB实现自适应滤波算法，计算滤波器的权值。

4.将输入信号通过自适应滤波器，得到实际输出信号。

5.计算期望输出信号与实际输出信号之间的均方误差，并与预期结果进行比较。

五、实验结果与分析根据实验结果，期望输出信号与实际输出信号之间的均方误差随着迭代次数的增加逐渐减小，说明自适应滤波算法能够较好地逼近期望输出信号。

通过调整步长参数，可以控制自适应滤波算法的收敛速度和稳定性。

步长过大可能导致算法发散，步长过小可能导致算法收敛速度过慢。

因此，在应用自适应滤波算法时，需要根据具体情况选择合适的步长。

六、实验总结实验结果表明，自适应滤波算法能够有效地逼近期望输出信号，并能够通过调整步长参数来控制算法的收敛速度和稳定性。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的步长参数，以达到最佳的滤波效果。

在今后的研究中，可以进一步探索其他自适应滤波算法，并通过实验验证其在信号处理中的有效性。

此外，还可以考虑将自适应滤波算法用于其他领域的信号处理问题，进一步拓展其应用范围。

哈工大-自适应信号处理_LMS自适应滤波器实验报告材料

实用Harbin Institute of Technology自适应平衡器计算机实验课程名称：自适应信号处理院系：电子与信息工程学院姓名：学号：授课教师：邹斌哈尔滨工业大学一、实验目的：1. 深入掌握自适应平衡器的理论基础和以及它的可能用途。

2. 理解最小均方自适应算法的适用条件，以及最小均方自适应算法的理论推导。

3. 改变特征值扩散度）（R χ与步长参数μ，观察实验结果，深入理解理解这些参数对实验结果的重要性。

4. 探究在线性色散信道中使用最小均方自适应算法引起的失真问题。

二、实验内容：在此次实验中我们研究LMS 算法自适应均衡引起未知失真的线性色散信道问题。

假设数据是实数，图2.1表示用来进行该项研究的系统框图。

自适应均衡器用来纠正存在白噪声的信道的畸变。

通过随机数发生器1产生用来探测信道的测试信号n x ；通过随机数发生器2来产生干扰信道输出的白噪声源()v n 。

这两个发生器是相互独立的。

经过适当延迟，随机数发生器1页提供用作训练序列的自适应均衡器的期望相应。

加到信道输入的随机序列{}n x 由伯努利序列组成，其中1n x =±，随机变量n x 具有零均值和单位方差。

随机数发生器2产生的序列是零均值，方差20.001v σ=。

随机噪声发生器(1)信道随机噪声发生器(2)延迟∑自适应横向滤波器∑nx nv +-ne图2.1 自适应均衡实验框图这里均衡器具有11M =个抽头。

由于信道的脉冲响应n h 关于2n =时对称，均衡器的最优抽头权值on w 在5n =时对称。

因此信道的输入n x 被延时了=∆2+5=7个样值，以便提供均衡器的期望响应。

通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时Δ，LMS 算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。

自适应滤波报告

自适应滤波作业二1引言1.1编写目的自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。

它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。

由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。

从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。

自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。

“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。

其中包含一些未知因数和随机因数。

任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。

从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。

作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。

此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。

这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。

面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。

在工程实际中，经常会遇到强噪声背景中的微弱信号检测问题。

例如在超声波无损检测领域，因传输介质的不均匀等因素导致有用信号与高噪声信号迭加在一起。

被埋藏在强背景噪声中的有用信号通常微弱而不稳定，而背景噪声往往又是非平稳的和随时间变化的，此时很难用传统方法来解决噪声背景中的信号提取问题。

自适应噪声抵消技术是一种有效降噪的方法，当系统能提供良好的参考信号时，可获得很好的提取效果。

与传统的平均迭加方法相比采用自适应平均处理方法还能降低样本数量。

1955-1966年期间美国通用公司在研制天线的过程中，为抑制旁瓣由windows 和hoff在60年代初提出了基本LMS算法]1[。

LMS算法是1960年由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，LMS算法是基于估计梯度的最速下降算法的，由于采用粗糙的梯度估计值得到的，从而其算法性能欠佳，应用范围受限，但是因为其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。

自适应滤波

基于如图4的基带数据传输模型，使用Matlab仿真工具，采用RLS算法的实验步骤如下：
a)首先产生0～3之间由自然数组成的 =2000个随机数；
b)其次将随机信号进行QPSK调制，将已调QPSK信号过ISI失真信道，并叠加上信噪比为20dB的高斯白噪声，以此即可得到输出数据；
c)根据RLS算法，设置遗忘因子，滤波器长度为13，，初始化滤波器权向量为零，设置训练长度500个符号。按照RLS算法更新权值向量，并得到误差。
RLS算法是基于使每一快拍的阵列输出平方和最小的准则，即最小二乘（LS）准则。它利用了从算法初始化后得到的所有数据信息，用递推方法来完成矩阵的求逆运算，因而收敛速度快，对特征值的散布度不敏感，且能实现收敛速度与计算复杂性之间的折衷。一般在大信噪比的情况下，RLS算法比LMS的收敛速度快一个数量级。
4．系统逆辨识（Inverse Identification）
为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为。
本实验要求基于自适应系统逆辨识模型实现自适应均衡，即由接收信号估计发送符号。自适应算法分别采用LMS算法和RLS算法。
2.采用LMS算法的自适应均衡
基于如图4的基带数据传输模型，使用Matlab仿真工具，采用LMS算法的实验步骤如下：
a)首先产生0～3之间由自然数组成的 =2000个随机数；
更新权值：。
LMS滤波器在运行过程中包含反馈，引发稳定性问题。因此，引进步长参数。为使LMS算法达到均值收敛及均方收敛，必须满足条件：
其中是抽头输入x(n)的功率谱密度的最大值，M为滤波器长度。
LMS算法的核心是用每次迭代的粗略估计值代替了实际的精确值，这样大大简化了计算量，但是不可否认，加权系数不可能准确的沿着理想的最陡下降路径来调整自身的参数，而加权系数与有着密切的关系。因此，适当的选择自适应滤波器性能参数显得格外重要。

（完整版）自适应实验报告

（完整版）⾃适应实验报告实验⼀时域⾃适应⼲扰抑制系统仿真验证实验原理FIR 滤波器考虑有M 个权系数（抽头）的横向滤波器（或称FIR 滤波器），如图1-1 所⽰。

滤波器的输⼊为随机过程x(n) ，输出为1.1其中，w i表⽰横向滤波器的权系数。

图1-1 M 抽头的FIR 滤波器定义输⼊信号向量和权向量分别为1.21.3则输出可表⽰为1.4信号y(n) 平均功率可以表⽰为1.5其中，矩阵为向量x(n) 的M 维⾃相关矩阵。

实验⽬的在MATLAB 中验证时域⾃适应⼲扰抑制算法（MVDR 算法）。

实验内容编写MATLAB 程序，仿真验证时域⾃适应⼲扰抑制算法（MVDR 算法）。

实验器材、⼯具MATLAB 软件实验步骤1. 系统结构依据以下的时域⾃适应⼲扰抑制系统的结构，编写MATLAB程序，对所设计的系统进⾏仿真验证。

2. MATLAB 程序编写(1) 基带采样频率为400KHz，产⽣频率分别为0.1MHz和0.05MHz的两个单频信号，将其等幅叠加。

(2) 将基带信号内插后，经DUC上变频，可得载频为10MHz的中频。

信号。

在中频信号上添加⾼斯⽩噪声，使得信噪⽐为15dB。

(3) 将含噪声的中频信号进⾏DDC下变频，并将数据率降400Ksps，得基带信号。

(4) 以频率为0.1MHz的单频信号作为期望信号，采⽤基于FIR滤波结构的MVDR算法，剔除⼲扰信号，获得期望信号。

3. 程序仿真验证（1）复基带信号功率谱（1）DUC 后实信号功率谱（2）DDC 后复基带信号功率谱。

实验二报告自适应信号滤波

实验二自适应滤波信号一、实验目的：1．利用自适应LMS 算法实现FIR 最佳维纳滤波器。

2．观察影响自适应LMS 算法收敛性，收敛速度以及失调量的各种因素，领会自适应信号处理方法的优缺点。

3．通过实现AR 模型参数的自适应估计，了解自适应信号处理方法的应用。

二、实验原理及方法自适应滤波是一种自适应最小均方误差算法（LMS ），这种算法不像维纳滤波器需要事先知道输入和输出信号的自相关和互相关矩阵，它所得到的观察值)(n y ,滤波器等价于自动“学习”所需要的相关函数，从而调整FIR 滤波器的权系数，并最终使之收敛于最佳值，即维纳解。

下面是自适应FIR 维纳滤波器的LMS 算法公式：)()()(0^^m n y n h n x Mm m -=∑= （2-1）^)()()(n x n x n e -= （2-2）M m m n y n e n h n h m m ⋯=-•+=+,1)()(2)()1(^^μ （2-3）其中FIR 滤波器共有M+1个权系数，),0)((^M m n h m ⋯=表示FIR 滤波器第m 个权系数在第n 步的估计值。

因此，给定初始值)M ,0(),0(⋯=m h m ，每得到一个样本)(n y ，可以递归得到一组新的滤波器权系数，只要步长μ满足max10λμ<< （2-4）其中m ax λ为矩阵R 的最大特征值，当∞→n 时，)M ,0(),0(⋯=m h m 收敛于维纳解。

现在我们首先考察只有一个权系数h 的滤波器，如图2.1所示。

假如信号)(n y 由下式确定：)()()(y n w n s n += （2-5） )()(n hx n s = （2-6）其中h 为标量常数，)(n x 与)(n w 互不相关，我们希望利用)(n y 和)(n x 得到)(n s图1利用公式（2-1），（2-2），（2-3），我们可以得到下面的自适应估计算法： )()()(^^n x n h n s = （2-7） )())()()((2)()1(^^^n x n x n h n y n h n h -+=+μ （2-8）其框图如图所示。

实验报告-基于局部自适应维纳滤波的小波去噪算法

实验一：小波局部自适应Wiener 滤波降噪算法的实现201828001027002 曾邱毓晨1.实验要求：使用matlab实现基于小波变换的局部自适应Wiener滤波去噪算法，并与其它算法进行比较2.实验原理：小波变换是一种非常适合各种去噪算法应用的技术。

其系数稀疏性，去相关性，多分辨率性等特点使得其往往能取得良好的去噪效果。

在针对小波去噪的相关统计量估计中，针对图像噪声方差的估计采用Donoho提出的局部平均去噪的算法为使小波域各系数等于其选定窗内领域系数的平均值软阈值法的表达式为Wiener滤波为线性意义下对含噪声信号的最小MSE估计，表达式为局部自适应Wiener滤波为考虑到小波子带内系数间具有的局部相关性对Winener 滤波的改进，表达式为3.实验过程本实验分别选择高斯白噪声和与正弦信号调制过的高斯白噪声对图片进行加噪，比较各种滤波算法的观感，MSE以及PSNR。

选用的小波为sym8小波，分解层数为5，各局部算法采用的窗长均为5。

各去噪算法运行结果如下：测试图片与添加平稳高斯白噪声结果高斯白噪声下各滤波算法效果对比测试图片与添加调制过的非平稳噪声结果非平稳噪声下各滤波算法效果对比局部均值去噪Universal软阈值去噪局部Wiener去噪全局Wiener去噪平稳噪声下的MSE106.297.195.295.6平稳噪声下的MSE27.928.328.328.3非平稳噪声下的MSE62.256.852.771.5非平稳噪声下的MSE30.230.630.929.6 4.数据分析与结论可以看到，各去噪算法均能对噪声产生有效抑制噪声，降低MSE并改善PSNR。

其中Wiener滤波在保持边缘以及抑制吉布斯效应上有特别明显的优势。

对于非平稳噪声，局部自适应Wiener发挥了其充分利用局部相关性的优势，产生了最优的滤波效果。

自适应中值滤波课程报告

计算机科学技术系课程设计报告课程自适应中值滤波专业通信工程班级 2012级本科一班学生姓名1 赵效秀学号1214110104学生姓名2 郝雪玲学号1214110117学生姓名3 陈炳瑞学号1214110149学生姓名4 张增俭学号1214110156学生姓名5 陈如辉学号1214110146 二〇一三年十一月目录 ............................ 错误！未定义书签。

1.算法描述2.程序实现3.变量的改变流程4.程序的解析过程5.注意事项6.实验结果（1）图像（2）数据摘要：通过本次课程设计，主要训练和培养学生综合应用所学内容处理课程的滤波器设计的相关知识，独立完成对图片的处理能力。

1.算法描述该算法利用极值的方法统计图像噪声点，然后计算以噪声点为中心像素的子窗口的方差。

对噪声点采用多窗口，多尺度的滤波。

能有效的平滑噪声，保存细节。

当噪声面积较大时，通过增加滤窗的大小将噪声予以去除，同时当判断滤窗中心的像素是噪声时，该值用中值代替，否则不改变当前像素值。

2.程序实现先是读入图像，然后给图像添加椒盐噪声，之后是定义未知量，设置标准图像的大小，之后是一个大循环，这个大循环中有几个小循环，他们的作用分别是确定窗口，最大值最小值，判断噪音点，滤波窗口尺寸增加。

到最后输出图像和8位无符号的整形数据（0-255之间）。

3．变量的改变流程先是double型，也就是双精度的数据，然后经过零矩阵，滤波窗口变为一维矩阵，到最后输出图像和8位的无符号整形数据。

其中smin,smed,smax分别是滤波半径的最小值，中值，最大值，根据最小值和最大值来确定中值。

4.程序的实现过程clear;I=imread('standard_lena.bmp');I=imnoise(I,'salt & pepper', 0.7);%添加椒盐噪声imshow(I)figure;%控制窗口数量M=I;num=1;%将1赋予未知量numI=double(I);%将I转化为双精度M=double(M);%将M转化为双精度flag11=1;H=512;%标准图像的大小（高度）L=512; %标准图像的大小（长度）for i=1:Hfor j=1:Lflag(i,j)=1;endend %默认的滤波窗口设定，与图像大小相等%i横坐标%j综坐标for i=1:H %大循环for j=1:L %大循环omiga=2;%改变窗口的未知量%%%%%%%%确定窗口while flag(i,j)==1 %根据flag（i,j)的值改善窗口大小 zuo=i-omiga;xia=j-omiga;you=i+omiga;shang=j+omiga;if zuo<1zuo=1;%图片只能从横坐标处的1开始，小于1时图片不能不完整输出。

自适应滤波器算法实验小结

自适应滤波器算法实验小结
自适应滤波器算法在信号处理领域中扮演着重要的角色，它通过根据信号的统计特性自适应地调整滤波器参数，以达到对信号进行有效去噪或增强的目的。

本次实验旨在探究不同类型的自适应滤波器算法在处理信号时的性能表现，并对其优缺点进行评估。

首先，我们使用最常见的LMS（最小均方）算法进行实验。

LMS算法是一种简单而高效的自适应滤波器算法，通过不断调整滤波器权值，使滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小化。

实验结果显示，LMS算法在处理静态信号时表现出色，但在处理非平稳信号时存在收敛速度慢的缺点。

其次，我们尝试了RLS（递归最小二乘）算法。

RLS算法在处理非平稳信号时表现更为优秀，因为它能够准确地估计信号的统计特性，并快速适应信号的变化。

然而，RLS 算法在计算复杂度和存储资源消耗方面较大，尤其在处理高维度信号时表现不佳。

另外，我们还研究了追踪型自适应滤波器算法，如最小漂移LMS算法和最小误差算法。

这些算法在动态环境下能够更好地跟踪信号的变化，但也存在着对参数和阶数的选择敏感、收敛性不稳定等问题。

综合以上实验结果，不同的自适应滤波器算法各有优劣。

在具体应用中，需根据信号的特点和要求选用合适的算法。

例如，当研究对象是非平稳信号时，RLS算法可能更适合；而对于处理实时动态信号的场景，追踪型算法可能具备更强的适应性。

总的来说，自适应滤波器算法在信号处理中具有重要意义，通过不断的实验研究和优化，我们能够更好地应用这些算法于实际工程中，提高信号处理的效率和质量。

希望未来能够进一步深入研究和发展自适应滤波器算法，以满足不同领域的需求。

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