自適應過濾r

A. 自適應過濾法的缺點是什麼呀，急！！！

自適應過濾法對處理具有長期趨勢性變動或季節性變動的確定型時間序列比較有優勢。對於有線性趨勢的數據，可以應用差分方法消除數據的趨勢。

B. 自適應過濾法的缺點是什麼呀，急！！！

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C. 自適應濾波的自適應濾波的基本原理

自適應濾波器的原理 如圖1所示。
圖中x（j）表示 j 時刻的輸入信號值，y（j）表示 j 時刻的輸出信號值，d（j）表示 j 的參考信號值或所期望響應信號值，誤差信號e（j）為d（j）與y（j）之差。自適應數字濾波器的濾波參數受誤差信號e（j）的控制，根據e（j）的值而自動調整，使之適合下一時刻的輸入x（j+1），以便使輸出y（j+1）接近於所期望的參考信號d(j+1)。
自適應濾波器可以分為線性自適應濾波器和非線性自適應濾波器。非線性自適應濾波器包括Voetlrra濾波器和基於神經網路的自適應濾波器。非線性自適應濾波器具有更強的信號處理 能力。但是，由於非線性自適應濾波器的計算較復雜，實際用得最多的仍然是線性自適應濾波器。

D. 自適應過濾法完整正確c++程序

自適應過濾法？？？抱歉我還沒學過！一、自適應過濾法就是從自回歸系數的一組初始估計值開始利用公式
逐次迭代，不斷調整，以實現自回歸系數的最優化。
自適應過濾法的基本步驟有：
（1）首先確定模型階數P
（2）選擇合適的濾波參數k
（3）計算每一次殘差e
（4）根據殘差e以及調整公式計算下一輪的系數
（5）迭代直到取得合適的系數
二、自適應過濾法的一個很重要的特點是經過逐次迭代，自回歸系數可以不斷調整，以使自回歸系數達到最優化。

自適應過濾法優點是：
（1）簡單易行，可採用標准程序上機運算。
（2）適用於數據點較少的情況。
（3）約束條件較少
（4）具有自適應性，他能自動調整回歸系數，是一個可變系數的數據模型。
三、使用自適應過濾法應選擇好濾波常數k，這樣不僅可使迭代次數不太多，而且可以確保MSE取值最小。
濾波常數k的選擇原則有：

（1）k越接近於1可以減少迭代次數
（2）為了避免太大的k而導致的誤差序列的發散性，k應小於或等於1/P
（3）根據Box-Jenkins方法的基本知識，
，
而Windrow將其表述為：
四、對原始數列做標准化處理很重要，這樣可加快迭代的收斂速度，並使取得的誤差從平均意義上逐漸減小。
五、學會使用計算機來進行自適應過濾法的計算，這樣可使自適應過濾法的應用變得簡單易行。

E. 自適應濾波器原理

自適應濾波器的原理就是把它放入水中自動滾水達到適合

F. 自適應過濾法的應用

用自適應過濾法調整權數的方法如下：基於不斷發現預測值與觀測值之間的誤差，然後對預測模型的權數加以調整，以縮小誤差，並反復循環，最終使誤差為零。調整權數的公式是按數學中最優化原理的最速下降法給出的。
一、自適應過濾法就是從自回歸系數的一組初始估計值開始利用公式
逐次迭代，不斷調整，以實現自回歸系數的最優化。
自適應過濾法的基本步驟有：
（1）首先確定模型階數P
（2）選擇合適的濾波參數k
（3）計算每一次殘差e
（4）根據殘差e以及調整公式計算下一輪的系數
（5）迭代直到取得合適的系數
二、自適應過濾法的一個很重要的特點是經過逐次迭代，自回歸系數可以不斷調整，以使自回歸系數達到最優化。
自適應過濾法優點是：
（1）簡單易行，可採用標准程序上機運算。
（2）適用於數據點較少的情況。
（3）約束條件較少
（4）具有自適應性，他能自動調整回歸系數，是一個可變系數的數據模型。
三、使用自適應過濾法應選擇好濾波常數k，這樣不僅可使迭代次數不太多，而且可以確保MSE取值最小。
濾波常數k的選擇原則有：
（1）k越接近於1可以減少迭代次數
（2）為了避免太大的k而導致的誤差序列的發散性，k應小於或等於1/P
（3）根據Box-Jenkins方法的基本知識，
，
而Windrow將其表述為：
四、對原始數列做標准化處理很重要，這樣可加快迭代的收斂速度，並使取得的誤差從平均意義上逐漸減小。
五、學會使用計算機來進行自適應過濾法的計算，這樣可使自適應過濾法的應用變得簡單易行。

G. 自適應濾波器的數學原理

以輸入和輸出信號的統計特性的估計為依據，採取特定演算法自動地調整濾波器系數，使其達到最佳濾波特性的一種演算法或裝置。自適應濾波器可以是連續域的或是離散域的。離散域自適應濾波器由一組抽頭延遲線、可變加權系數和自動調整系數的機構組成。附圖表示一個離散域自適應濾波器用於模擬未知離散系統的信號流圖。自適應濾波器對輸入信號序列x(n)的每一個樣值，按特定的演算法，更新、調整加權系數，使輸出信號序列y(n)與期望輸出信號序列d(n)相比較的均方誤差為最小，即輸出信號序列y(n)逼近期望信號序列d(n)。
20世紀40年代初期，N.維納首先應用最小均方准則設計最佳線性濾波器，用來消除雜訊、預測或平滑平穩隨機信號。60年代初期，R.E.卡爾曼等發展並導出處理非平穩隨機信號的最佳時變線性濾波設計理論。維納、卡爾曼－波色濾波器都是以預知信號和雜訊的統計特徵為基礎，具有固定的濾波器系數。因此，僅當實際輸入信號的統計特徵與設計濾波器所依據的先驗信息一致時，這類濾波器才是最佳的。否則，這類濾波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.維德羅等人提出自適應濾波器及其演算法，發展了最佳濾波設計理論。
以最小均方誤差為准則設計的自適應濾波器的系數可以由維納-霍甫夫方程解得
式中W(n)為離散域自適應濾波器的系數列矩陣(n)為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣的逆矩陣,Φdx(n)為期望輸出信號序列與輸入信號序列x(n)的互相關列矩陣。
B.維德羅提出的一種方法，能實時求解自適應濾波器系數，其結果接近維納－霍甫夫方程近似解。這種演算法稱為最小均方演算法或簡稱 LMS法。這一演算法利用最陡下降法，由均方誤差的梯度估計從現時刻濾波器系數向量迭代計算下一個時刻的系數向量
式中憕【ε2(n)】為均方誤差梯度估計，
ks為一負數，它的取值決定演算法的收斂性。要求，其中λ為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣最大特徵值。
自適應 LMS演算法的均方誤差超過維納最佳濾波的最小均方誤差，超過量稱超均方誤差。通常用超均方誤差與最小均方誤差的比值（即失調）評價自適應濾波性能。
抽頭延遲線的非遞歸型自適應濾波器演算法的收斂速度，取決於輸入信號自相關矩陣特徵值的離散程度。當特徵值離散較大時，自適應過程收斂速度較慢。格型結構的自適應演算法得到廣泛的注意和實際應用。與非遞歸型結構自適應演算法相比，它具有收斂速度較快等優點。人們還研究將自適應演算法推廣到遞歸型結構；但由於遞歸型結構自適應演算法的非線性，自適應過程收斂性質的嚴格分析尚待探討，實際應用尚受到一定限制。

H. 自適應過濾法最適用於哪些類型的數據

這可以用SPSS軟體進行分析的！

I. 自適應濾波器的原理介紹，分類及特性急！急！急！

數學原理
以輸入和輸出信號的統計特性的估計為依據，採取特定演算法自動地調整濾波器系數，使其達到最佳濾波特性的一種演算法或裝置。自適應濾波器可 自適應濾波器
以是連續域的或是離散域的。離散域自適應濾波器由一組抽頭延遲線、可變加權系數和自動調整系數的機構組成。附圖表示一個離散域自適應濾波器用於模擬未知離散系統的信號流圖。自適應濾波器對輸入信號序列x(n)的每一個樣值，按特定的演算法，更新、調整加權系數，使輸出信號序列y(n)與期望輸出信號序列d(n)相比較的均方誤差為最小，即輸出信號序列y(n)逼近期望信號序列d(n)。 20世紀4 自適應濾波器
0年代初期，N.維納首先應用最小均方准則設計最佳線性濾波器，用來消除雜訊、預測或平滑平穩隨機信號。60年代初期，R.E.卡爾曼等發展並導出處理非平穩隨機信號的最佳時變線性濾波設計理論。維納、卡爾曼－波色濾波器都是以預知信號和雜訊的統計特徵為基礎，具有固定的濾波器系數。因此，僅當實際輸入信號的統計特徵與設計濾波器所依據的先驗信息一致時，這類濾波器才是最佳的。否則，這類濾波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.維德羅等人提出自適應濾波器及其演算法，發展了最佳濾波設計理論。 以最小均方誤差為准則設計的自適應濾波器的系數可以由維納-霍甫夫方程解得 式中W(n)為離散域自適應濾波器的系數列矩陣(n)為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣的逆矩陣,Φdx(n)為期望輸出信號序列與輸入信號序列x(n)的互相關列矩陣。 B.維德羅提出的一種方法，能實時求解自適應濾波器系數，其結果接近維納－霍甫夫方程近似解。這種演算法稱為最小均方演算法或簡稱 LMS法。這一演算法利用最陡下降法，由均方誤差的梯 自適應濾波器
度估計從現時刻濾波器系數向量迭代計算下一個時刻的系數向量 式中憕【ε2(n)】為均方誤差梯度估計， ks為一負數，它的取值決定演算法的收斂性。要求，其中λ為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣最大特徵值。 自適應 LMS演算法的均方誤差超過維納最佳濾波的最小均方誤差，超過量稱超均方誤差。通常用超均方誤差與最小均方誤差的比值（即失調）評價自適應濾波性能。 抽頭延遲線的非遞歸型自適應濾波器演算法的收斂速度，取決於輸入信號自相關矩陣特徵值的離散程度。當特徵值離散較大時，自適應過程收斂速度較慢。格型結構的自適應演算法得到廣泛的注意和實際應用。與非遞歸型結構自適應演算法相 自適應濾波器
比，它具有收斂速度較快等優點。人們還研究將自適應演算法推廣到遞歸型結構；但由於遞歸型結構自適應演算法的非線性，自適應過程收斂性質的嚴格分析尚待探討，實際應用尚受到一定限制。
編輯本段應用領域
自適應濾波器應用於通信領域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成，以及其他有關領域信號處理的參數識別、雜訊消除、譜估計等方面。對於不同的應用，只是所加輸入信號和期望信號不 自適應濾波器
同，基本原理則是相同的

J. 自適應濾波的幾種典型的自適應濾波演算法

對自適應濾波演算法 的研究是當今自適應信號處理中最為活躍的研究課題之一。自適應濾波演算法廣泛應用於系統辨識、回波消除、自適應譜線增強、自適應信道均衡、語音線性預測、自適應天線陣等諸多領域中。總之,尋求收斂速度快,計算復雜性低,數值穩定性好的自適應濾波演算法是研究人員不斷努力追求的目標。雖然線性自適應濾波器和相應的演算法具有結構簡單、計算復雜性低的優點而廣泛應用於實際,但由於對信號的處理能力有限而在應用中受到限制。由於非線性自適應濾波器,如Voletrra濾波器和基於神經網路的自適應濾波器,具有更強的信號處理能力,已成為自適應信號處理中的一個研究熱點。其中較典型的幾種演算法包括: LMS自適應濾波演算法 RLS自適應濾波演算法 變換域自適應濾波演算法 仿射投影演算法 共扼梯度演算法 基於子帶分解的自適應濾波演算法 基於QR分解的自適應濾波演算法 演算法性能評價
變步長的自適應濾波演算法 雖然解決了收斂速度、時變系統跟蹤速度與收斂精度方面對演算法調整步長因子u的矛盾,但變步長中的其它參數的選取還需實驗來確定,應用起來不太方便。對RLS演算法的各種改進,其目的均是保留RLS演算法收斂速度快的特點而降低其計算復雜性。變換域類演算法亦是想通過作某些正交變換使輸入信號自相關矩陣的特徵值發散程度變小,提高收斂速度。而仿射投影演算法的性能介於LMS演算法和RLS演算法之間。共扼梯度自適應濾波演算法的提出是為了降低RLS類演算法的復雜性和克服某些快速RLS演算法存在的數值穩定性問題。信號的子帶分解能降低輸入信號的自相關矩陣的特徵值發散程度,從而加快自適應濾波演算法的收斂速度,同時便於並行處理,帶來了一定的靈活性。矩陣的QR分解具有良好的數值穩定性。