DSP 自适应滤波器与系统辨识实验.doc

实验6: 自适应滤波器与系统辨识实验 一．实验目的 1．熟悉自适应滤波器的基本概念，掌握LMS算法的基本原理。 2．掌握LMS算法的DSP实现方法。 3. 熟悉自适应方法进行系统辨识的原理和方法。 4. 学习采用虚拟仪器记录、分析信号的方法。 二．实验设备 PC兼容机一台，操作系统为Windows2000，安装Code Composer Studio 4.2软件。 C55x DSP实验箱。 三．实验原理 1．自适应滤波器的基本概念和LMS算法 基于LMS算法的自适应滤波器结构见下图。 其中，、分别称为滤波器的输入信号（或参考输入信号，或参考信号）和期望信号，称为滤波器的误差信号，称为滤波器的控制输出信号或输出信号。 称为控制滤波器或主滤波器，为控制滤波器的权值系数，，L为滤波器阶数。 定义滤波器输入信号向量和滤波器系数向量分别为 （1-1） （1-） （1-3a） 或 （1-3b） 误差信号可表达为 （1-4） 自适应滤波器的目的是以迭代的方式逐步调整滤波器系数，使误差信号的能量（或幅度）不断减小，趋近最优值。 在LMS算法中，定义为性能函数，采用梯度法进行寻优，由此可导出滤波器系数更新公式： （1-5） 其中为收敛因子。的取值要合适，太小收敛速度过慢，太大则会导致系统会不稳定。 2．自适应系统辨识的基本原理 基于LMS算法的自适应系统辨识图，其中为待辨识。噪声信号发生器发出的辨识噪声一方面注入待辨识，一方面作为自适应滤波器的参考输入信号。就可取为待辨识的冲击响应。 3. 本实验的硬件结构 辨识系统结构见下图。其中，白噪声信号由VC5509A内部产生，经AIC23B的一路DAC输出，注入图中所示某未知电路模块；该未知电路模块的输出信号作为AIC23B的一路输入信号，经ADC得到。同时，、分别作为自适应滤波器的参考输入信号和期望输入信号。自适应滤波器所涉及的计算由VC5509A完成。 该系统所得辨识结果为从信号开始到之间所包括的所有子系统，除了未知电路模块外，还包括所用到的AIC23B的DAC和ADC部分。 4．实验源程序 （1）lab6.c为主程序，首先完成系统初始化、变量初始化，然后通过查询定时器中断服务程序实现采样时间控制，在每一个采样时间内调用一次自适应系统辨识模块，完成一次自适应滤波，当滤波次数达到规定次数时停止辨识，并进入循环等待状态。 （2）process.c为自适应系统辨识模块。每次自适应系统辨识过程中完成的操作：1）产生一个白噪声数据，一方面作为主滤波器的参考输入x(n)，一方面由JP5的引脚LOUT0输出至被辨识系统的输入端口；2）从JP5引脚LIN0读入来自被辨识系统的输出端口的信号，作为主滤波器的期望信号d(n)；3）主滤波器采用当前系数w(n)，对参考输入信号进行FIR滤波，得到控制输出信号y(n)；4）将期望信号与控制输出信号相减得到误差信号e(n)，误差信号由JP5的引脚LOUT1输出，以便采用虚拟信号分析仪记录误差信号、观察自适应滤波的过程；5）采用LMS算法对主滤波器进行系数更新。 （3）lab5.cmd为命令文件。 （4）其它模块还有：sdram_init.c，aic23.c，i2c.c，util.c，vectors.asm。 （5）有关头文件：5509.h，c55xxdefs.h，util.h。 四．实验步骤 1． 预习： （1）认真阅读本实验指导书第三部分，熟悉自适应滤波和自适应辨识的基本原理和方法。 （2）认真阅读本实验指导书第七部分，理解主程序和process.c模块，以及所涉及的相关模块及其作用。 2. 实验准备： 双击桌面图标，启动Code Composer Studio，选择工作目录。 3．建立工程lab6。 4. 向工程lab6中加载文件：lab6.c，lab5.cmd，sdram_init.c，aic23.c，i2c.c，util.c，vectors.asm，5509.h，c55xxdefs.h，util.h。 5．建立配置文件lab6.ccxml（选择VC5509A Emulater模式，仿真器选择XDS100V2）。 6. 使用导线连接JP5的引脚LOUT0与LIN0，将虚拟仪器的信号输入端接JP5的引脚LOUT1。 7．编译、链接工程，下载程序。打开虚拟仪器记录窗口开始记录波形。 8. 运行程序，数秒钟后停止执行程序，停止虚拟仪器记录。1）采用CCS观察波形。打开图形观察窗口，观察滤波器系数波形，观察相关信号。2）观察虚拟仪器所记