自适应滤波基本原理x n 输入信号
线性滤波器滤波器参数
y n 输出信号
d n 期望响应
性能评价自适应方法
e n 误差
自适应：M阶FIR滤波器的抽头权系数w1,…,wM-1可以根据估计误差 e(n)的大小自动调节，使得误差在某个统计最优准则下最小两输入两输出(Two inputs and two outputs) FIR/IIR,横向/格形(Lattice)最小均方误差和最小平方(最小二乘)误差准则现代信号处理 5
自适应滤波基本原理
最广泛使用的自适应算法是“下降算法”
w( n ) w( n 1) w( n ) w( n 1) (n ) v( n ) 式中w(n)为第n步迭代(亦即时刻n)的权向量， (n)为第n步迭代的更新步长，v(n)为第n步迭代的更新方向(向量)
下降算法的两种实现方式
-自适应梯度算法：LMS算法及其改进算法 -自适应高斯-牛顿算法：RLS算法及其改进算法
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