自相关滤波器（自相关滤波matlab）

本文目录一览：

• 1、基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序
• 2、彩色血流显像中应用的自相关技术具体是一种什么技术
• 3、自适应滤波器的原理介绍，分类及特性？急！急！急！
• 4、消除序列相关性的方法
• 5、相关滤波
• 6、怎么通过自相关滤波实现信号分析

基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序

基于RLS算法和LMS的备春自适应滤波器的MATLAB程序是什么？

% RLS算法

randn('seed', 0) ;

rand('seed', 0) ;

NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training

Order = 32 ; % 自适应滤波权数

Lambda = 0.98 ; % 遗忘因子

Delta = 0.001 ; % 相关矩阵R的初始化

x = randn(NoOfData, 1) ;%高斯随机系列

h = rand(Order, 1) ; % 系统随机抽样

d = filter(h, 1, x) ; % 期望输出

% RLS算法的初始化

P = Delta * eye ( Order, Order ) ;%相关矩阵

w = zeros ( Order, 1 ) ;%滤波系数矢量的初始化

% RLS Adaptation

for n = Order : NoOfData ;

u = x(n:-1:n-Order+1) ;%延时函数

pi_ = u' * P ;%互相关戚烂函数

k = Lambda + pi_ * u ;

K = pi_'/k;%增益矢量

e(n) = d(n) - w' * u ;%误差函数

w = w + K * e(n) ;%递归公式

PPrime = K * pi_ ;

P = ( P - PPrime ) / Lambda ;%误差相关矩阵

w_err(n) = norm(h - w) ;%真实估计误差

end ;

% 作图表示结果

figure ;

plot(20*log10(abs(e))) ;%| e |的误差曲线

title('学习曲线') ;

xlabel('迭代次数') ;

ylabel('输出误差估计') ;

figure ;

semilogy(w_err) ;%作实际估计误差图

title('矢量估计误差') ;

xlabel('迭代次数') ;

ylabel('误差权矢量') ;

%lms 算法

clear all

close all

hold off%系统信道权数

sysorder = 5 ;%抽头数

N=1000;%总采样次数

inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列

n = randn(N,1);

[b,a] = butter(2,0.25);

Gz = tf(b,a,-1);%逆变高滚漏换函数

h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量

y = lsim(Gz,inp);%加入噪声

n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号

d = y + n;%期望输出信号

totallength=size(d,1);%步长

N=60 ; %60节点作为训练序列

%算法的开始

w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化

for n = sysorder : N

u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵

y(n)= w' * u;%系统输出

e(n) = d(n) - y(n) ;%误差

if n 20

mu=0.32;

else

mu=0.15;

end

w = w + mu * u * e(n) ;%迭代方程

end

%检验结果

for n = N+1 : totallength

u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;

y(n) = w' * u ;

e(n) = d(n) - y(n) ;%误差

end

hold on

plot(d)

plot(y,'r');

title('系统输出') ;

xlabel('样本')

ylabel('实际输出')

figure

semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标

title('误差曲线') ;

xlabel('样本')

ylabel('误差矢量')

figure%作图

plot(h, 'k+')

hold on

plot(w, 'r*')

legend('实际权矢量','估计权矢量')

title('比较实际和估计权矢量') ;

axis([0 6 0.05 0.35])

急求:基于RLS算法和LMS算法的正弦信号的自适应滤波器的MATLAB的仿真程序.

数字滤波器在数字信号处理中的应用广泛，是数字信号处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。

自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。

本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。

通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。

求基于LMS自适应滤波器的详细资料

自适应滤波器实际上是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性，它能够在工作过程中逐步“了解” 或估计出所需的统计特性，并以此为依据自动调整自身的参数，以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化，它又能够跟踪这种变化，自动调整参数，使滤波器性能重新达到最佳。 自适应滤波器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适应算法两部分组成，如图7-3所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n)，将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行比较，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。尽管自适应滤波器具有各种不同的算法和结构，但是，其最本质特征是始终不变的。这种最本质的特征可以概括为：自适应滤波器依据用户可以接受的准则或性能规范，在未知的而且可能是时变的环境中正常运行，而无须人为的干预。本章主要讨论的是基于维纳滤波器理论的最小均方(LMS)算法，可以看到LMS算法的主要优点是算法简单、运算量小、易于实现；其主要缺点是收敛速度较慢，而且与输入信号的统计特性有关。 自适应线性滤波器是一种参数可自适应调整的有限冲激响应(FIR)数字滤波器，具有非递归结构形式。因为它的分析和实现比较简单，所以在大多数自适应信号处理系统中得到了广泛应用。如图7-4所示的是自适应线性滤波器的一般形式。输入信号矢量x(n)的L+1个元素，既可以通过在同一时刻对L+1个不同信号源取样得到，也可以通过对同一信号源在n以前L+1个时刻取样得到。前者称为多输入情况，如图7-5所示，后者称为单输入情况如图7-4所示，这两种情况下输入信号矢量都用x(n)表示，但应注意它们有如下区别。 单输入情况： (7-18) 多输入情况： (7-19) 单输入情况下x(n)是一个时间序列，其元素由一个信号在不同时刻的取样值构成；而多输入情况下x(n)是一个空间序列，其元素由同一时刻的一组取样值构成，相当于并行输入。 对于一组固定的权系数来说，线性滤波器是输出y(n)等于输入矢量x(n)的各元素的线性加权之和。然而实际上权系数是可调的，调整权系数的过程叫做自适应过程。在自适应过程中，各个权系数不仅是误差信号e(n)的函数，而且还可能是输入信号的函数，因此，自适应线性滤波器的输出就不再是输入信号的线性函数。 输入信号和输出信号之间的关系为 单输入情况： (7-20) 多输入情况： (7-21) 如图7-4所示的单输入自适应线性滤波器，实际上是一个时变横向数字滤波器，有时称为自适应横向滤波器。它在信号处理中应用很广泛。自适应线性滤波器的L+1个权系数构成一个权系数矢量，称为权矢量，用w(n)表示，即 (7-22) 这样，输出响应表示为 (7-23) 参考响应与输出响应之差称为误差信号，用e(n)表示，即 (7-24) 自适应线性滤波器按照误差信号均方值(或平均功率)最小的准则，即 (7-25) 来自动调整权矢量。

急求，matlab自适应滤波器的程序

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%channel system order

sysorder = 5 ;

% Number of system points

N=2000;

inp = randn(N,1);

n = randn(N,1);

[b,a] = butter(2,0.25);

Gz = tf(b,a,-1);

%This function is submitted to make inverse Z-transform (Matlab central file exchange)

%The first sysorder weight value

%h=ldiv(b,a,sysorder)';

% if you use ldiv this will give h :filter weights to be

h= [0.0976;

0.2873;

0.3360;

0.2210;

0.0964;];

y = lsim(Gz,inp);

%add some noise

n = n * std(y)/(10*std(n));

d = y + n;

totallength=size(d,1);

%Take 60 points for training

N=60 ;

%begin of algorithm

w = zeros ( sysorder , 1 ) ;

for n = sysorder : N

u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;

y(n)= w' * u;

e(n) = d(n) - y(n) ;

% Start with big mu for speeding the convergence then slow down to reach the correct weights

if n 20

mu=0.32;

else

mu=0.15;

end

w = w + mu * u * e(n) ;

end

%check of results

for n = N+1 : totallength

u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;

y(n) = w' * u ;

e(n) = d(n) - y(n) ;

end

hold on

plot(d)

plot(y,'r');

title('System output') ;

xlabel('Samples')

ylabel('True and estimated output')

figure

semilogy((abs(e))) ;

title('Error curve') ;

xlabel('Samples')

ylabel('Error value')

figure

plot(h, 'k+')

hold on

plot(w, 'r*')

legend('Actual weights','Estimated weights')

title('Comparison of the actual weights and the estimated weights') ;

axis([0 6 0.05 0.35])

% RLS 算法

randn('seed', 0) ;

rand('seed', 0) ;

NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training

Order = 32 ; % Set the adaptive filter order

Lambda = 0.98 ; % Set the fetting factor

Delta = 0.001 ; % R initialized to Delta*I

x = randn(NoOfData, 1) ;% Input assumed to be white

h = rand(Order, 1) ; % System picked randomly

d = filter(h, 1, x) ; % Generate output (desired signal)

% Initialize RLS

P = Delta * eye ( Order, Order ) ;

w = zeros ( Order, 1 ) ;

% RLS Adaptation

for n = Order : NoOfData ;

u = x(n:-1:n-Order+1) ;

pi_ = u' * P ;

k = Lambda + pi_ * u ;

K = pi_'/k;

e(n) = d(n) - w' * u ;

w = w + K * e(n) ;

PPrime = K * pi_ ;

P = ( P - PPrime ) / Lambda ;

w_err(n) = norm(h - w) ;

end ;

% Plot results

figure ;

plot(20*log10(abs(e))) ;

title('Learning Curve') ;

xlabel('Iteration Number') ;

ylabel('Output Estimation Error in dB') ;

figure ;

semilogy(w_err) ;

title('Weight Estimation Error') ;

xlabel('Iteration Number') ;

ylabel('Weight Error in dB') ;

急求基于遗传算法的自适应滤波器matlab仿真程序代码？谢谢

处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。

自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。

本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。

通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。

变步长LMS自适应滤波算法的MATLAB程序, 用Matlab软件实现变长NLMS自适应滤波器算法

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N=10; %滤波器阶数

sample_N=500; %采样点数

A=1; %信号幅度

snr=10; %信噪比

t=1:sample_N;

length_t=100; %期望信号序列长度

d=A*sin(2*pi*t/length_t); %期望信号

M=length(d); %M为接收数据长度

x=awgn(d,snr); %经过信道（加噪声）

delta=1/(10*N*(A^2)); %计算能够使LMS算法收敛的delta

y=zeros(1,M);

h=zeros(1,N); %LMS滤波器系数

h_normalized=zeros(1,N); %归一化LMS滤波器系数

y1=zeros(1,N);

for n=N:M %系数调整LMS算法

x1=x(n:-1:n-N+1);

%LMS算法

y(n)=h*x1';

e(n)=d(n)-y(n);

h=h+delta*e(n)*x1;

%NLMS算法

y_normalized(n)=h_normalized*x1';

e_normalized(n)=d(n)-y_normalized(n);

h_normalized=h_normalized+e_normalized(n)*x1/(x1*x1');

end

error=e.^2; %LMS算法每一步迭代的均方误差

error_normalized=e_normalized.^2; %NLMS算法每一步迭代的均方误差

for n=N:M %利用求解得到的h，与输入信号x做卷积，得到滤波后结果

x2=x(n:-1:n-N+1);

y1(n)=h*x2';

y2(n)=h_normalized*x2';

end

subplot(411)

plot(t,d);

axis([1,sample_N,-2,2]);

subplot(412)

plot(t,x);

subplot(413)

plot(t,y);

subplot(414)

plot(t,y_normalized);

figure(2)

plot(t,error,'r',t,error_normalized,'b');

自适应滤波器的算法如何用MATLAB去编

帮你在百度文库里找到这个算法，自适应噪声抵消LMS算法Matlab仿真，希望对你有帮助。如有问题，可以再讨论解决。

求基于RLS算法和LMS的自适应均衡系统的MATLAB程序``

里面有些代码有问题，可以参考，代码还是自己写：！

%基于RLS算法的自适应线性预测

clc;

clear all;

N=300;

M=100;%计算的次数

w1=zeros(N,M);w2=zeros(N,M);I=eye(2);e1=zeros(N,M);

for k=1:M

%产生白噪声

Pv=0.008;%定义白噪声方差

a1=-0.195;a2=0.95;o=0.02;r=0.95;

m=5000;%产生5000个随机数

v=randn(1,m);

v=v*sqrt(Pv);%产生均值为0，方差为Pv的白噪声

%m=1:N;

v=v(1:N);%取出前1000个

%plot(m,v);title('均值为0，方差为0.0965的白噪声');ylabel('v(n)');xlabel('n');

v=v';

%向量初使化

x=zeros(1,N);

x(1)=v(1);%x(0)=v(0)

x(2)=v(2)-a1*v(1);%x(1)=v(1)-a1*v(0)

w=zeros(2,N);

w(:,1)=[0 0]';%w(0)=[0 0]';

X=zeros(2,N);

X(:,2)=[v(1) 0]';%X(0)=[0 0]';X(1)=[v(0) 0]'

C=zeros(2,2*N);

C(:,1:2)=1/o.*I;%C(0)=1/o*I

e=zeros(1,N)';%定义误差向量

u=zeros(1,N);

g=zeros(2,N);

%根据RLS算法进行递推

for n=1:N-2

x(n+2)=v(n+2)-a1*x(n+1)-a2*x(n);

X(:,n+2)=[x(n+1) x(n)]';

u(n)=X(:,n+1)'*C(:,2*n-1:2*n)*X(:,n+1);

g(:,n)=(C(:,2*n-1:2*n)*X(:,n+1))./(r+u(n));

w(:,n+1)=w(:,n)+g(:,n)*(x(n+1)-X(:,n+1)'*w(:,n));

C(:,2*n+1:2*(n+1))=1/r.*(C(:,2*n-1:2*n)-g(:,n)*X(:,n+1)'*C(:,2*n-1:2*n));

e(n)=x(n+1)-X(:,n+1)'*w(:,n);

w1(:,k)=w(1,:)'; w2(:,k)=w(2,:)';%将每次计算得到的权矢量值储存

e1(:,k)=e(:,1);%将每次计算得到的误差储存

end

end

%求权矢量和误差的M次的平均值

wa1=zeros(N,1);wa2=zeros(N,1);en=zeros(N,1);

for k=1:M

wa1(:,1)=wa1(:,1)+w1(:,k);

wa2(:,1)=wa2(:,1)+w2(:,k);

en(:,1)=en(:,1)+e1(:,k);

end

n=1:N;

subplot(221)

plot(n,w(1,n),n,w(2,n));%作出单次计算权矢量的变化曲线

xlabel('n');ylabel('w(n)');title('w1(n)和w2(n)的单次变化曲线(线性预测，RLS)')

subplot(222)

plot(n,wa1(n,1)./M,n,wa2(n,1)./M);%作出100次计算权矢量的平均变化曲线

xlabel('n');ylabel('w(n)');title('w1(n)和w2(n)的100次平均变化曲线')

subplot(223)

plot(n,e(n,1).^2);%作出单次计算e^2的变化曲线

xlabel('n');ylabel('e^2');title('单次计算e^2的变化曲线');

subplot(224)

plot(n,(en(n,1)/M).^2);%作出M次计算e^2的平均变化曲线

xlabel('n');ylabel('e^2');title('100次计算e^2的平均变化曲线');

彩色血流显像中应用的自相关技术具体是一种什么技术

彩色多普勒血流仪与脉冲波和连续波多普勒一样，也是利用红细胞与超声波之间的多普勒效应实现显像的。彩色多普勒血流仪包括二维超声显像系统、脉冲多普勒（一维多普勒）血流分析系统、连续波多普勒血流测量系统和彩色多普勒（二维多普勒）血流显像系统。震荡器产生相差为π/2的两个正交信号，分别与多普勒血流信号相乘，其乘积经模/数（a/d）转换器转变成数字信号，经梳形滤波器滤波，去掉血管壁或瓣膜等产生的低频分量后，送入自拦信相关器作自相关检测。由于每次取样都包含了许多个红细胞所产生的多普勒血流信息，因此经自相关检测后得到的是多个血流速度的混合信号。把自相关检测结果送入速度计算器和方差计算器求得平均速度，连同经fft处理后的血流频谱信息及二维图像信息一起存放在数字扫描转换器（dsc）中。最后，根据血流的方向和速度大小，由彩色处理器对血流资料作为伪彩色编码，送彩色显示器显示，从而完成彩色多普勒血流显像。

彩色多搜棚普勒血流显像获得的回声信息来源和频谱多普勒一致，血流的分布和方向呈二维显示，不同的速度以不同的颜色加以别。双功多普勒超声系统，即是b型超声图像显示血管的位置。多普勒测量血流，这种b型和多普勒系统的结合能更精确地定位任一特定的血管。

1、血流方向

在频谱多普勒显示中，以零基线区分血流方向。在零基线上方者示血流流向探头，零基线以下者示血流离开探头世衡则。在cdi中，以彩色编码表示血流方问，红色或黄色色谱表示血流流向探头（热色）；而以蓝色或蓝绿色色谱表示血流流离探头（冷色）。

2、血管分布cdi显示血管管腔内的血流，因而属于流道型显示，它不能显示血管壁及外膜。

3、鉴别癌结节的血管种类

用cdi可对肝癌结节的血管进行分类。区分其为结节周围绕血管、给节内缘弧形血管。结节的流人血管、结节内部血管及结节流出血管等。

自适应滤波器的原理介绍，分类及特性？急！急！急！

数学原理

以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可 自适应滤波器

以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近期望信御乎号序列d(n)。　 20世纪4 自适应滤波器

0年代初期，N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期，R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼－波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则，这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法，发展了最佳滤波设计理论。 以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得 式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。 B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯 自适应滤波器

度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量 式中憕【ε2(n)】为均方误差梯度估计， ks为一负数，它的取值决定算法的收敛性。要求，其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。 自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误猜拆亏差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。 抽头延迟线的非递归型自适应滤波器算法的收敛速度，取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值离散较大时，自适应过程收敛速度较慢。格型结构的自适应算法得到广泛的注意和实际应用。与非递归型结穗神构自适应算法相 自适应滤波器

比，它具有收敛速度较快等优点。人们还研究将自适应算法推广到递归型结构；但由于递归型结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨，实际应用尚受到一定限制。

编辑本段应用领域

自适应滤波器应用于通信领域的自动均衡、回波消除、天线阵波束形成，以及其他有关领域信号处理的参数识别、噪声消除、谱估计等方面。对于不同的应用，只是所加输入信号和期望信号不 自适应滤波器

同，基本原理则是相同的

消除序列相关性的方法

消除序列相关性的方法有很多，其中最常用的是采用线性滤波器，例如Kalman滤波器，它可以有效地消除序列中的相关性，从而提高序列的精度。此外，还可以采用滑动平均滤波器，它可以有效地消除序列中的噪声，改善序列的准确性。此吵卜知外，还可以采用指数加权移动平均滤波器，它升消可以有效地消除序列中的偏差，改善序列的准确性。最后，还可以采用自适应滤波器，它可以弊陵有效地消除序列中的噪声，改善序列的准确性。

相关滤波

随机干扰是一些不规则的干扰，只能用统计规律来描述。相关函数就是统计规律中的一种。例如对于两种完全不同的随机干扰n1(t)与n2(t)，因为他们毫不相关，它们的自相关函数为零，rn1，n2(τ)=0。

图8-4-1 相关滤波实例

一个随机干扰n(t)与一个地震子波s(t)，因为他们互不相关，其互相关函数也近似等于零，rns(τ)=0;

利用以上特性可以进行相关滤波。图8-4-1(a)是地震子波a(t)，图8-4-1(b)是随机干扰n(t)，图8-4-1(c)是包含干扰波的地震记录，即x(t)=n(t)+a(t)。为了从地震记录x(t)中将有效信号a(t)检测出来，可以做a(t)与x(t)的互相关。因为

物探数字信号分析与处理技友并者术

地蔽祥震记录与地震子波的互相关就等于地震子波a(t)的自相关，自相关函数的极大值出现在50ms处，说明在地震记录x(t)上50ms处有一个信号a(t)出现，与图8-4-1(a)中a(t)波形对齐。所以通过地震子波与地震记录的互相关可以从地震记录x(t)上检测出有效信号a(t)的到达时刻，即相关好薯滤波。

实际中经常利用两道记录的互相关运算提取道间时差，以进行剩余时差静校正处理;还可以利用自相关法提取子波等。

怎么通过自相关滤波实现信号分析

t=-2*pi:pi/180:2*pi; s=sin(t);（这两句为创造一销历宽个正弦烂孙波） sf=filter(h,1,s);（使用亏亮滤波器对正弦波过滤，h为设计的正弦波，s是上面的正弦波） subplot(222); plot(t,sf); grid; subplot(223); plot(t,s); grid on; y=fft(sf);

关键词：滤波器的 自相关滤波器 适应滤波器 相关滤波器 自适应滤波器