臺灣博碩士論文加值系統

適應性濾波器已經廣泛的被應用在訊號處理及通訊領域中，其中NLMS演算法因較簡單且易實現，所以較受歡迎。NLMS演算法的調整參數，主要是為了當輸入訊號能量很微小時，避免演算法不穩定，通常調整參數是假設微小的正數，但近年來有學者發現，把調整參數假設是微小的正數在某些環境下不適當。本論文首先以大量的實驗模擬來觀察調整參數對NLMS演算法的影響，我們也對三種可變調整參數以及一種固定調整參數的NLMS演算法進行模擬，比較演算法的性能。

Adaptive filters have been successfully applied to signal processing and digital communications. The NLMS algorithm is popular because it’s easy to achieve. The regularization parameter to solve algorithm unstable , when input signal power is very small. The regularization parameter is always a positive number. Many researchers find the regularization parameter chose small value is not ture in Some environments.We compare the performance with the three variable regularization parameter and one fixed regularization parameter NLMS algorithm.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 背景介紹 1
1.2 論文組織 3
第二章 適應性濾波器 4
2.1 簡介 4
2.2 LMS演算法(最小均方適應性演算法) 5
2.3 NLMS演算法(正規化最小均方適應性演算法) 6
2.4 GNGD演算法 9
2.5 RR-NLMS演算法(強健調整參數演算法) 11
2.6 VR-NLMS演算法(可變調整參數演算法) 13
第三章 調整參數對NLMS演算法的影響 17
3.1 簡介 17
3.2 輸入訊號 18
3.2.1 白色高斯訊號 18
3.2.2 語音訊號 19
3.2.3 一組特別處理過的語音訊號 19
3.3 觀察NLMS演算法調整參數的影響之實驗 20
3.3.1 白色高斯訊號輸入之實驗 22
3.3.2 白色高斯訊號輸入之實驗結論 32
3.3.3 語音訊號輸入之實驗 33
3.3.4 語音訊號輸入之實驗結論 38
3.3.5 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗 38
3.3.6 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗結論 44
第四章 調整參數演算法實驗模擬與結果 45
4.1 簡介 45
4.2 白色高斯訊號輸入之實驗 47
4.3 白色高斯訊號輸入之實驗結論 51
4.4 AR訊號輸入之實驗 52
4.5 AR訊號輸入之實驗結論 58
4.6 語音訊號輸入之實驗 60
4.7 語音訊號輸入之實驗結論 65
4.8 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗 67
4.9 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗 71
第五章 結論 73
參考文獻 75

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