课程报告
题协议分析器 目：基于LMS自适应滤波在胎儿心电监护中的应用仿真 院 系：
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姓 名： 玩命关头3东京甩尾
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摘 要
自适应数字滤波器和维纳滤波器一样，都是符合某种准则的最佳滤波器。维纳滤波器的参数是固定的，适用于平稳随机信号的最佳滤波。在实际设计中，常常无法知道输入信号是否平稳以及信号和噪声统计分布规律，且统计特性还会变化，因此实现最佳滤波是困难的。1967年Widrow等人提出自适应滤波器的设计方法，它的参数可以自动地按照某种准则调整到最佳滤波，实现时不需要任何关于信号和噪声的先验统计知识，尤其当输入统计特性变化时，自适应滤波器都能调整自身的参数来满足最佳滤波器的需要。1975年，威德诺（B.Widrow）和Hof提出的最小均方(LMS )算法，是用梯度的估计值代替梯度的精确值，这种算法简单易行，获得了广泛的应用，对自适应技术的发展起了极大的作用。本论文主要是基于LMS自适应滤波在胎儿心电监护中的应用仿真。通过简要阐述自适应滤波器和LMS的相关原理，结合胎儿心电监护的应用，在MATLAB的平台上使用自适应滤波器的方法从母婴混合心电信号中提取纯净胎儿信号并绘出图谱。通过仿真结果，分析几个参数（步长、滤波器阶数）对实验结果的影响，进一步加深对自适应滤波和LMS的学习理解。
关键词：自适应数字滤波器； 最佳滤波器； 威德诺； 最小均方算法； 梯度； 胎儿心电监护； MATLAB
ABSTRACT
The adaptive digital filter and Wiener filter are the best filters to meet some criteria. The parameters of the Wiener filter are fixed, and are suitable for the optimal filtering of stationary random signals. In practice, it is often difficult to know whether the input signal is stationary and the signal and noise statistics distribution law, and the statistical characteristics will change, so it is difficult to achieve the best filter. In 1967, Widrow et al proposed the design method of the adaptive filter. Its parameters can be adjusted to the best filter automatically according to some criterion. The adaptive filter can adjust its parameters to meet the needs of the optimal filter. In 1975, the least mean square (LMS) algorithm proposed by Widno (B.Widrow) and Hof is the exact value of the gradient. This algorithm is simple and easy to operate. It has been widely used and has a great effect on the development of adaptive technology. This thesis is based on the application of LMS adaptive filter in fetal ECG monitoring. In this paper, the principle of adaptive filter and LMS is introduced, and the application of fetal ECG monitoring is introduced. The method of adaptive filter is used in the MATLAB platform to extract pure fetal signal and draw the map from the mixed ECG signal. Through the simulation results, the effects of s
everal parameters (step size and filter order) on the experimental results are analyzed, and the learning and understanding of the adaptive filter and LMS is further deepened.防护桩
Keywords: Adaptive digital filter; filter; weed Connaught; least mean square algorithm; gradient; fetal ECG monitoring; MATLAB
第一章绪论
1.1 自适应滤波器的原理
所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用FIR和IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变
化。自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的结构采用FIR或IIR结构均可，由于宏大自动络筒机了
IIR滤波器存在稳定性问题，因此一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。图1.1示出了自适应滤波器的一般结构。 搜集资料图1-1 自适应滤波器结构的一般形式
图1.1为自适应滤波器结构的一般形式，图中x(k)输入信号，通过权系数可调的数字滤波器后产生输出信号y(k)，将输出信号y(k)与标准信号（又称期望信号）d(k)进行比较，得到误
差信号e(k)。e(k)和x(k)通过自适应算法对滤波器的权系数进行调整，调整的目的使得误差信号e(k)最小。重复上面过程，滤波器在自己的工作过程中逐渐了解到输入信号和噪声的统计规律，并以此为根据自动调整滤波器权系数，从而达到最佳的滤波效果。一旦输入的统计规律发生了变化，滤波器能够自动跟踪输入信号变化，自动调整滤波器的权系数，最终达到滤波效果，实现自适应过程。图1.2是使用自适应滤波器的系统识别原理图。
图1-2 自适应滤波器的系统识别框图
自适应滤波器的结构可以采用FIR或IIR滤波器存在稳定性问题，因此一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。自适应FIR滤波器结构又可分为3种结构类型：横向型结构（Transversal Structure）、对称横向型结构（Symmetric Transversal Structure）以及格
型结构（Lattice Structure）。本文采用自适应滤波器设计中最常用的FIR横向型结构。
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