自适应滤波器的算法分类(自适应滤波算法有哪些)

自适应滤波是信号有处理学科的重要分支，在声频工程分类、通信和雷达等领自适域应用滤波广泛。在声学系统辨识和建模（如主动噪声控制、回声抵消、啸叫抑制和房间均衡等）应用中，频域自适应滤波算法因具有较低的复杂度和较好的收敛性能而成哪些为标准解决方案。过去，科研人员自适针对频域自适应算法哪些展开了理论分析工作。而已有理论分析多针对特定类型输入信号且采用大量的强假设，缺乏对一些基本问题的研究。

图1.步长归一化的标准频域滤波器自适应算法在欠定建算法模时的稳态MSD和EMSE（Excess Mean-Square Error）。均匀分布分类的自回归（Autoregressive，AR）过程的作为输入。约束的频域算法总是比无约束的版本具有更低的MSD。当步长小于某个值时，无约束频域算滤波法具有更低的EMSE；但当步长大于该值的时，约束版本则具有更低的EMSE。

图2.步长归一化的分块频域自适应算法的稳态均值权系数。均匀分布的AR过程作为输入。上算法图表明约束的滤波器分块频域自适应算法能均值收敛到真实的系统有脉冲响应；适应下图表明无约束的版本则收敛适应到有偏解。