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1，自适应滤波器的介绍

根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。

自适应滤波器的介绍

2，自适应滤波的介绍

自适应滤波存在于信号处理、控制、图像处理等许多不同领域，它是一种智能更有针对性的滤波方法，通常用于去噪。

自适应滤波的介绍

3，自适应滤波器的概述

一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数。即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。

自适应滤波器的概述

4，自适应的自适应滤波器

自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说，由于事先并不知道所需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。总的来说，自适应的过程涉及到将价值函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则，比如减小输入信号中的噪声成分的能力。随着数字信号处理器性能的增强，自适应滤波器的应用越来越常见，时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。

5，什么是自适应滤波器具体作用和应用是什么

自适应滤波器一般是在时域进行信号处理，这种滤波器对输出信号有一个评价环节可以估计时域的输出信号的误差，进而调整自适应滤波器的参数，使滤波器输出信号的误差变小。举个例子，我们通过一个发射机发射一个声波信号到一个接收机，这个声波信号会到处传播，有的是直线到达接收机，有的是经过墙壁反射到达接收机，所以接收机会收到声音主信号及其“回声”，无论是主信号还是回声都是有用信息。这时候用一个FIR自适应滤波器是可以把回声信号和声音主信号叠加在一起增强接收效果的。如果叠加的不好，滤波器会把一部分回声信号误认为是噪声，评价环节估计出噪声（误差信号）的大小，自适应算法会改变滤波器参数，让误差信号变小，也就是逐渐通过滤波器把回声信号加入到主信号中。之所以需要自适应，因为发射机到接收机的信道是未知的，它们之间也许有一面墙反射，也许有多面墙反射，自适应滤波器可以自己“摸索”出信道的模型，进而得出合适的滤波器参数，使有用信号最大化地被利用。上面的例子中接收机预先不知道发射机发射的信号，但如果接收机预先知道发射机发射什么信号，那么就可以迅速让自适应滤波器找到最佳参数。所以，很多应用中会为自适应滤波器发一些训练序列信号，用于训练自适应滤波器。如果发射的信号总是训练信号，那这类应用就是专门用于摸索信道的。比如声纳，A超，B超。

6，求自适应陷波器原理知识

自适应滤波器是根据滤波器的输出量来控制滤波器的某个或某些参数，从而达到自动地滤除某些频率分量. 自适应滤波器有4种基本应用类型： 1) 系统辨识：这时参考信号就是未知系统的输出，当误差最小时，此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性，自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2) 逆模型：在这类应用中，自适应滤波器的作用是提供一个逆模型，该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地，在线性系统的情况下，该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数，使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中，该系统输入不加延迟地用做期望响应。 3) 预测：在这类应用中，自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是，信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤波器的输入端。取决于感兴趣的应用，自适应滤波器的输出或估计误差均可作为系统的输出。在第一种情况下，系统作为一个预测器；而在后一种情况下，系统作为预测误差滤波器。 4) 干扰消除：在一类应用中，自适应滤波器以某种意义上的最优化方式消除包含在基本信号中的未知干扰。基本信号用作自适应滤波器的期望响应，参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组传感器，并以承载新息的信号是微弱的或基本不可预测的方式，供给基本信号上 具体请看赫金写的《自适应滤波器原理》.

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