| 标题 | 基于GUI的自适应滤波器仿真平台设计 |
| 范文 | 王丽 摘要：自适应滤波器在数字信号处理中应用广泛。利用GUI设计了基于LMS算法的自适应滤波器仿真平台。该平台对抽象的自适应滤波仿真进行简明直观的动态展示，经过测试，性能良好可靠。滤波器设置参数改变方便，便于工程技术人员开发，在现代信号处理领域有一定的使用价值。 关键词：自适应滤波器；LMS算法；MATLAB/GUI；迭代步长 DOIDOI：10.11907/rjdk.151451 中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）008016803 0 引言 自适应滤波是为适应信号和噪声在未知情况下的不确定变化特性，根据前期获得的参数，灵活调节目前的滤波器参数和指标，以获得更好的滤波效果。自适应滤波器主要应用领域有回声消除、系统辨识、通信系统中的自适应均衡、自适应波束的形成及消除心电图中的电源干扰等[1]。在这些领域实际应用中，信号和噪声的统计特性无法预知，且随时间不断变化。通过灵活调节滤波器参数，可以更好地优化滤波效果，克服固定参数滤波器的缺点和不足[2]。 本文采用Matlab中的GUI工具，设计了基于LMS算法的自适应滤波器仿真平台。通过与传统的维纳滤波器对比，滤波效果明显提高，使用者实时调节参数更方便。 1 自适应滤波器原理 闭环的自适应滤波器一般分为两大部分：可编程滤波器和自适应算法，如图1所示。可编程滤波器参数是可以变化的，通过自动调节参数能逐步估计出滤波器输入信号和噪声的统计特性，并可根据估计的统计特性进行参数调节，达到更好的滤波效果和输入信号波形[3]。如图1所示，滤波器在某一时刻的输入信号为x（n），通过可编程的数字滤波器后，在同一时刻的输出信号为y（n），d（n）为期望的滤波输出信号，e（n）为由于y（n）与d（n）的不同而导致的误差信号 。闭环的自适应滤波器通过将滤波器输出的误差信号e（n）作为反馈，利用不同的自适应算法，对滤波器参数进行适当调整，最终使得e（n）的均方值最小。 图1 闭环自适应滤波器组成原理 2 LMS算法的自适应滤波器仿真 在自适应滤波器设计过程中，自适应滤波算法是最重要的组成部分，LMS算法是基于最小均方误差准则的自适应滤波算法，具有计算简单、性能稳定、应用方便等优点。LMS算法需要的参数为输入信号x（n）、期望输出信号d（n）、滤波器的权值向量w（n）、迭代步长L和误差信号e（n），它们之间满足下面的表达式[4]： y（n）=w（n-1）*x（n）（1） e（n）=d（n）-y（n）（2） w（n）=w（n-1）+2*L*e（n）*x（n）（3） 利用LMS算法进行自适应滤波器仿真，初值参数为：滤波器长度100、迭代步长0.002、采样个数1 024；期望信号d=2sin（0.04*pi*t）；滤波器的输入信号为期望信号叠加均值为0的高斯白噪声：x=awgn（d，5），5为信噪比，信号波形如图2所示。 将加噪声信号分别通过固定系数维纳滤波器和自适应滤波器，滤波后的输出波形如图3所示。 根据图2对比期望信号与维纳滤波输出信号、LMS滤波输出信号，很容易看出自适应滤波的LMS算法滤波效果明显优于维纳滤波效果。但是LMS算法是在初始化值的基础上逐步调整得到的。因此，在系统稳定前有一个调整时间，此时间受迭代步长L控制，在一定取值范围内， L增大调整时间会减小，但超过此取值范围时系统不再收敛[45]。图4为迭代步长分别为0.001和0.004时的滤波器输出信号和误差信号。 图2 滤波器的输入信号和期望信号 图3 LMS滤波输出信号与Weiner滤波输出信号 3 基于GUI的自适应滤波器仿真平台设计 GUI（Graphical User Interface）， 图形用户界面，如很多高级编程语言一样，Matlab 也有图形用户界面开发环境[67]。从M文件或命令行中调取程序，相对比较繁琐。如果要反复使用各种滤波方法，并根据实际滤波器输入信号设定不同的参数，例如采样点数、滤波器长度、LMS算法需要迭代步长等，图形化用户界面是最好的选择之一。 自适应滤波仿真界面用GUI 设计，包括：①仿真界面设计：根据自适应滤波结构和功能对所需要的各个控件进行选择和布局；②对控件的标识 、颜色、字体等属性进行设置；③编写程序代码。其中最关键的是对初始界面函数（OpeningFcn）和控件回调函数（Callback）代码的设计。自适应滤波器仿真平台界面中，控件的回调函数设计步骤见图5。 图4 不同迭代步长下的滤波器输出信号及误差信号 图5 回调函数设计 根据设计步骤，构思草图，在编辑器中布置控件，坐标轴 shuruxinhao 用来显示滤波输入信号波形，qiwangxinhao、shuchuxinhao 和wucha分别用来显示期望信号波形、滤波器输出信号波形和均方误差曲线，相应的参数输入可以通过文本框设置来实现。需要调节的输入参数包括信号采样点数、滤波器长度和LMS算法的迭代步长等。另外设置两个按钮LMS滤波和维纳滤波，分别控制两种滤波算法运行。 读取界面参数，定义滤波输入信号和期望信号编程，求得滤波器的输出信号和均方误差，利用plot函数分别画出滤波输入信号、期望信号、滤波器输出信号和均方误差值图形。 分别设计3个按钮的回调函数代码，在界面中输入参数，依次点击3个按钮，分别得到LMS算法和维纳滤波对应的滤波输入信号、期望信号、滤波器输出信号和均方误差值4个图形。图6所示为点击LMS滤波按钮产生的图形界面。如果滤波效果不好，可以通过调整输入的4个参数来修正滤波结果，并根据均方误差信号波形来判断哪个参数更适合滤波的需要。 图6 自适应滤波器设计运行界面 4 结语 为了构建良好的操作界面，本文利用GUI编程方法，设计了LMS自适应滤波器的仿真平台。在仿真平台界面中通过直接输入和改变参数，快速获取不同参数下的仿真结果并进行比较分析，对抽象的自适应滤波过程进行简单直观的动态展示。自适应滤波仿真平台，利用Matlab强大的运算和图形处理能力，为优化滤波器设计及其合理应用提供了可靠依据，提高了工程技术人员的工作效率。 参考文献： [1] 李宁.LMS自适应滤波算法的收敛性能研究及应用[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009. [2] 王鲁彬，翟景春，熊华.自适应滤波算法研究及其Matlab实现[J].现代电子技术， 2008（3）：174178. [3] 龚耀寰.自适应滤波—时域自适应滤波和智能天线[M].第2版.北京：电子工业出版社，2003：102104. [4] 张立毅，张雄，李化.信号检测与估计[M].太原：太原理工大学，2003：175176. [5] SCHWARZHACHER T， TIMONEY J.VLSI implementation of an adaptive noise canceller [C]. 3rd Int. Symposium on Communication Systems，2002： 912. [6] 李京秀，陈白生.基于Matlab图形用户界面GUI的电路仿真实验的制作[J].电气电子教学学报， 2004（4）：265268. [7] 陈光，毛涛涛. 精通 MATLAB GUI 设计[M]. 北京： 电子工业出版社，2008： 268. （责任编辑：杜能钢） |
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