自适应滤波理论和应用

课程编码：081002M05002H 英文名称：Adaptive filtering theory and applications 课时：50 学分：3.00 课程属性：专业普及课 主讲教师：杨军等

本课程为信息与通信工程学科研究生的专业普及课。本课程以自适应滤波器为核心内容，主要讨论基于信号模型的分析和滤波的理论和技术，为在参数识别、系统辨识、线性预测、噪声消除、谱线增强、信道均衡、波束形成和谱估计等方面的信号处理应用打下理论基础。内容涵盖维纳最优滤波和线性预测理论，最小均方自适应滤波器、递归最小二乘自适应滤波器、自适应无限脉冲响应滤波器、时变系统跟踪等及相关应用实例。通过这门课程的学习，要求研究生掌握自适应滤波理论和设计，重视算法实现，更注重理论与实践的结合。

信号与系统，数字信号处理

第一章 绪论 3.0学时
第1节 数字信号处理基础
第2节 课程主要内容介绍
第3节 课程应用介绍
第二章 随机信号处理的数学基础 3.0学时
第1节 z变换
第2节 随机过程基本概念
第3节 AR、ARMA模型
第三章 维纳滤波器 3.0学时
第1节 维纳滤波基本原理
第2节 维纳滤波性能分析
第3节 维纳滤波仿真分析
第四章 线性预测 3.0学时
第1节 线性预测模型
第2节 LD算法原理
第3节 LD算法仿真分析
第五章 最速下降算法 3.0学时
第1节 最速下降法基本原理
第2节 最速下降法收敛分析
第3节 最速下降法仿真分析
第六章 LMS滤波器 3.0学时
第1节 LMS算法基本原理
第2节 LMS算法性能分析
第3节 LMS算法仿真分析
第七章 NLMS滤波器 3.0学时
第1节 NLMS算法基本原理
第2节 NLMS算法性能分析
第3节 NLMS算法仿真分析
第八章 LMS类算法 3.0学时
第1节 量化误差算法
第2节 自适应波长算法
第3节 仿射投影算法
第九章 变换域LMS算法 3.0学时
第1节 频域LMS基本原理
第2节 频域LMS算法计算量分析
第3节 频域LMS仿真分析
第十章 最小二乘法 3.0学时
第1节 最小二乘法基本原理
第2节 最小二乘法性能分析
第3节 最小二乘法仿真分析
第十一章 RLS滤波器 3.0学时
第1节 RLS算法基本原理
第2节 RLS算法性能分析
第3节 RLS算法仿真分析
第十二章 卡尔曼滤波器 3.0学时
第1节 卡尔曼滤波基本原理
第2节 卡尔曼滤波性能分析
第3节 卡尔曼滤波仿真分析
第十三章 自适应IIR滤波器 3.0学时
第1节 自适应IIR滤波器基本原理
第2节 自适应IIR滤波器性能分析
第3节 自适应IIR滤波器在频率估计中的应用
第十四章 自适应滤波的应用 3.0学时
第1节 回声抵消应用
第2节 有源控制应用
第3节 应用算法仿真
第十五章 课程总复习 3.0学时
第1节 维纳解相关复习
第2节 LMS相关算法复习
第3节 RLS相关算法复习
第十六章 课程答疑 2.0学时
第1节 答疑
第2节 答疑
第十七章 考试 3.0学时
第1节 考试

中国科学院特聘研究员，博士生导师。现任中国科学院声学研究所所长助理，中科院噪声与振动重点实验室主任，兼任中科院声学计量测试站站长。1990年和1993年分获哈尔滨工程大学工学学士和硕士学位。1996年毕业于南京大学电子科学与工程系暨声学研究所获理学博士学位。1996年至1998年，在中科院声学所博士后工作站工作，合作导师马大猷院士。1998年5月博士后出站留所工作，任职副研究员。1999年5月至2007年3月，在新加坡南洋理工大学从事声学与声信号处理研究，先后任职Research Fellow、Teaching Fellow、助理教授和副教授，讲授的主要课程包括：Computing, Real Time Digital Signal Processing: Design and Applications, Adaptive signal processing及电子电气工程专业的相关实验、实习课程。曾获中国科学院“朱李月华优秀教师”奖(2014)，第二届中国电子学会“优秀科技工作者”(2015)，中国科学院“优秀导师奖”(2016),国际声与振动学会会士(2016),享受国务院政府特殊津贴(2018).现为中国声学学会声频工程分会主任委员,全国声学标准化技术委员会委员暨噪声分会副主任委员，中国声学学会常务理事、会士，中国环境科学学会环境物理学分会主任委员，国家环境保护城市噪声与振动控制工程技术中心技术委员会副主任委员，环境噪声与振动北京市重点实验室学术委员会主任委员，电力设施噪声与振动国网公司实验室专家委员会副主任委员，中国环境科学学会理事，中国电子学会理事、会士，美国IEEE 高级会员，国际音频工程协会会员。