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无限冲激响应系统识别问题研究(3)

时间:2021-07-20 21:07来源:毕业论文
32 表 4-4 例 1(情况 2)的数据统计 32 表 4-5 例 2(情况 1)的数据统计 32 表 4-6 例 2(情况 2)的数据统计 32 表 4-7 例 3(情况 1)的数据统计 33 表 4-8 例 3(

32

表 4-4 例 1(情况 2)的数据统计 32

表 4-5 例 2(情况 1)的数据统计 32

表 4-6 例 2(情况 2)的数据统计 32

表 4-7 例 3(情况 1)的数据统计 33

表 4-8 例 3(情况 2)的数据统计 33

表 4-9 例 4(情况 1)的数据统计 33

表 4-10 例 4(情况 2)的数据统计 33

表 4-11 例 5 的数据统计 34

表 4-12 例 6 的数据统计 34

表 4-13 例 7 的数据统计 34

表 4-14 例 8 的数据统计 35

变量注释表

Ha (z) 自适应 IIR 滤波器模型的传递函数

H u ( z ) 未知系统的传传递函数

x(n) 输入信号

y(n) 自适应 IIR 滤波器的响应

y0 (n) 未知系统的输出

v(n) 加性高斯白噪声

d (n) 未知系统的整体响应 d (n) y0 (n) v(n)

e(n) 误差信号 e(n) d (n) y(n)

MSE 均方误差

惯性权重,通常取 0.4 至 0.9

CRPSO 基于混沌的弹性粒子群优化算法

GPSO 一种全局粒子群优化算法

TVAC-PSO 具有时变加速度系数的粒子群优化算法

k 迭代次数

P 种群大小

xi 粒子的位置

vi 粒子的速度

pi 粒子记录的自己在飞行过程中曾经经历过的最优位置

pg 所有粒子曾经经历过的最好位置

1 绪论

1.1 研究意义

数字滤波器在如今已经十分常见,它有许多的应用并且用途十分广泛,因此, 在数字信号处理中有着举足轻重的地位。它具备了较多的优势,对比模拟滤波器, 数字滤波器所占用的体积小、重量轻,因此非常灵活,而且它精度高、稳定,不 要求阻抗匹配[1]。另外,数字滤波器能够完成特殊滤波功能,这一点模拟滤波器 没有办法实现。因此,数字滤波器在信号处理方面是一个非常重要且值得研究的 课题。

本文研究的是无限冲激响应(IIR)系统的识别问题。IIR 滤波器是数字滤波 器中的一种,滤波是数字信号处理的基本方法中的一个环节,它的应用非常广泛。 随着信息与数字技术的发展,数字信号处理已成为当今极其重要的学科与技术之 一,在通信工程中有着十分广泛的应用。在数字通信、语言通信及图象通信中广 泛用到数字信号处理技术;数字信号处理是发展信息传输的重要基础和手段。由 此可见,本文的研究内容对通信系统有着十分重要的作用。 无限冲激响应系统识别问题研究(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_78623.html

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