FIR方法在维纳滤波器设计中的应用与仿真

基于最小均方误差准则,得到维纳-霍夫方程,并利用FIR(有限冲击响应)方法求解,进而得到维纳滤波器的传递函数。在MatLab环境下,基于一阶AR(自回归)模型生成原始信号,对维纳滤波器进行设计和仿真,并分析抽样点数、AR模型参数、信噪比和滤波器阶数对滤波效果的影响。仿真结果表明,增大抽样点数和信噪比以及减小AR模型参数,滤波效果增强;增大滤波器阶数,滤波效果先增强后减弱。

基于AR模型的维纳滤波器设计分析

维纳滤波器是以最小均方误差为目标的滤波设计,在最小均方意义下使滤波后的输出与期望输出达到最佳逼近。本文首先从信号传输性能的角度建立维纳滤波器系统模型,研究了维纳滤波器的阶数、信号长度L对滤波效果的影响。结果显示,在大信噪比下,在不同高斯白噪声下N、L越大,滤波效果更好。

正交性原理及其在维纳滤波中的应用

证明了L2空间中的正交性原理，得到正交性原理与线性最小均方误差估计与维纳滤波是等价的结论，并用正交性原理推导出连续型的维纳—霉夫方程及误差表达式。

异步CDMA系统多径信道的直接盲均衡

针对多径CDMA系统提出了一种接收器采用天线阵的基于二阶统计 (SOS)的直接盲MMSE信道均衡方法。与利用信号和噪声的子空间分解估计出信道的脉冲响应的大多数二阶统计方法不同 ,它直接估计维纳 霍夫滤波器中所需的互相关函数。由于不依赖于信号和噪声子空间分解 ,因而对信道阶次的估计误差不敏感。计算机仿真结果表明 。

一种因果维纳滤波器的推导方法

维纳滤波是一种以最小均方误差为最优准则的线性滤波器。它利用了平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波。它是目前基本的滤波方法之一,也是当今"现代数字信号处理"课程的经典内容之一。为了加深对这一内容的理解,利用了单边Z变换的性质,提出一种基于单边Z变换的因果维纳滤波器的推导方法,旨在对维纳滤波器的进一步研究提供了一种新的途径。