自适应滤波器学习笔记

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代价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。

推荐关于自适应滤波器的学习博文，感谢桂。博主。

1>自适应滤波：维纳滤波器——FIR和IIR设计  http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html

2>自适应滤波：维纳滤波器——GSC算法及语音增强  http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html

3>自适应滤波：线性预测（LPC） http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621914.html

4>自适应滤波：最小均方滤波器（LMS及NLMS） http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6658203.html

5>自适应滤波：递归最小二乘  http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6664478.html

另外附上xiahouzuoxin博主：自适应滤波器（Adaptive Filter）   http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/11138211