应用于微加速度传感器的自适应滤波器设计 毕业设计.doc
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1、本 科 毕 业 设 计题目应用于微加速度传感器的自适应滤波器设计 学生姓名: 王 彬 斌 专 业: 电子科学与技术 指导教师: 黄 静 完成日期: 2013年6月 诚 信 承 诺 书本人声明:所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签 名: 日 期: 本论文使用授权说明本人完全了解南通大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留论文及送交论文复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容。(保密的论文在
2、解密后应遵守此规定)学生签名: 指导教师签名: 日期: 摘 要 分析了加速度传感器和滤波器的发展现状、未来趋势及基本结构。微加速度传感器作为一种常用的重要惯性传感器,在各个领域都有着广阔的应用前景。 介绍了自适应滤波器的理论基础,进行了自适应滤波器的两种结构无限冲激响应(IIR)和有限冲激响应(FIR)的比较。重点介绍了两种自适应滤波算法最小均方误差(LMS)算法和递推最小二乘(RLS)算法,并对其详细的分析。最后阐述了使用MATLAB及其组件进行自适应滤波器设计及仿真的具体方法,对LMS算法进行程序仿真,使用Simulink对自适应滤波器进行模型仿真,然后从仿真图中观察算法的收敛特性及自适应
3、滤波器的滤波效果。关键词: 微加速度传感器,算法,自适应滤波器,MATLABAbstract: The development status, future trends and the basic structure of acceleration sensor and the filter is analyzed. As an important inertial sensors, micro-accelerometer have a broad application prospects in various fields. Basic theory of the adaptive fi
4、lter, andthe structure of two kinds of adaptive filter is introduced, also infinite impulse response (IIR) and finite impulse response (FIR)have been compared. Two adaptive filtering algorithms minimum mean square error (LMS) algorithm and recursive least squares (RLS) algorithm is detailed analysed
5、. Finally the method of using MATLAB to design and simulation of adaptive filter is elaborated ,simulation of LMS is programming ,after that using Simulink to built the simulate model of adaptive filter, and to observe the convergence characteristic and the filtering effect of the adaptive filter al
6、gorithm from simulation in the figure.Key words: MEMS acceleration sensor, algorithm, adaptive filter, MATLA目 录摘 要IAbstract:II目 录III第一章 绪 论11.1微机械加速度计11.1.1概述11.1.2微加速度传感器的分类11.2 研究背景及意义21.3 课题研究现状及发展趋势21.4 研究内容及意义3第二章 自适应滤波器的基础理论42.1滤波器的基本概念42.2数字滤波器概述42.3自适应滤波器的原理42.4 自适应滤波器的结构52.4.1无限冲激响应(IIR)滤波器
7、52.4.2有限冲激响应(FIR)滤波器82.4.3 IIR滤波器和FIR滤波器的比较10第三章 自适应滤波算法113.1 最小均方误差(LMS)算法113.2 最小均方差(LMS)算法的性能分析143.3 递推最小二乘法(RLS)算法153.4 递归最小二乘(RLS)算法的性能分析183.5 LMS算法与RLS算法性能比较19第四章 基于MATLAB的自适应滤波器仿真实现与应用204.1 MATLAB语言简介204.2 基于LMS算法的MATLAB的程序仿真204.2.1 Matlab仿真程序204.2.2 仿真结果224.3 自适应滤波器的Simulink仿真234.3.1自适应滤波器仿真
8、模型234.3.2 仿真结果24第五章 工作总结与展望25参考文献26致 谢27第一章 绪 论1.1微机械加速度计1.1.1概述传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将被测量按一定规律变换成为电信号或其他形式的信号输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。对于本人所涉及的微加速度传感器是把加速度信号变为差分电容信号,直接检测加速度信号是不容易的,而检测差分电容的大小相对比较容易。传感器技术是当今信息社会的重要技术基础,几乎所有自动控制系统,一切现代化仪器、设备都离不开传感器,并且由于各种设备不断小型化和集成化所以要求传感器技术也有相应的发展,总的来说传感器的发展趋势
9、是:沿用传统的作用原理和某些新效应,优先使用晶体材料,采用微机械加工技术和微电子技术,从传统的结构设计转向微机械加工工艺的微结构设计,研制成微机械系统传感器。1.1.2微加速度传感器的分类微加速度传感器按照检测原理分类,可以分为电容式加速度传感器、压电式加速度传感器、压阻式加速度传感器和热传导加速度传感器等。(a)电容式加速度传感器电容式加速度传感器是当质量受加速度作用运动而改变质量块与固定电极之间的间隙进而使电容值变化,通过检测电容变化量可以检测加速度。(b)压阻式加速度传感器 压阻式加速度传感器是利用了半导体的压阻效应。压阻效应是指当半导体受到应力作用时,由于载流子迁移率的变化,使其电阻率
10、发生变化的现象。该传感器一般做成悬臂结构,其末端有一质量块,上面还有一个半导体电阻,当悬臂受外界加速度作用是产生一个应力,阻值随之变化。(c)压电式加速度传感器压电式加速度传感器是利用压电陶瓷或石英晶体的压电效应工作的,当加速度计振荡时,通过质量块施加在压电元件上的力也随之改变。当需要测量的振动频率远远低于加速度计的固定频率时,力的变化与被测加速度成正比。1.2 研究背景及意义微机械加速度传感器是微机电系统的一个重要应用,微机电系统是一种结合机械和电子的半导体技术,它将传感,处理与执行融为一体,除了是传统机械在尺寸上缩小,还可以使机械和电子高度集成。数字信号处理是一门新兴学科,涉及众多领域。上
11、至国民经济,下至生活日常,处处有其身影,由此可见其重要性。人们对其研究也日渐深入,各种研究成果也早早应用的现实生活中,造福人类社会。 数字信号处理理论与技术的发展,主要是由于电子计算机与大规模集成电路的大量生产和广泛应用,替代了原来的模拟信号处理中的线性滤波和频谱分析所应用的模拟计算机和分离元件L、C、R线性网络,高度发挥了计算技术和数字技术相结合的特色和优越性。特别是微处理器和微型计算机技术日新月异的发展,将更加利于电子仪器与电子技术应用系统向着小型化、自动化、数字化及多功能化等方向发展,促使他们成为智能化的电子系统。现在,包括数字滤波在内的数字信号处理技术正以惊人的速度向纵深和高级的方向发
12、展,据估计这种趋势还要持续一个较长的时期,未来的发展可能会比过去的进程更为激动人心,必将引起某些领域的飞跃性转折。1.3 课题研究现状及发展趋势 数字滤波器的设计是数字信号处理领域内的一个重大的进展。在本世纪40年代末,就有许多人探讨过数字滤波器的可行性,而到50年代时人们开始研究数字滤波等相关问题。最终对于数字滤波器的完完整整的正式理论体系直到60年代的才开始初步形成。在此期间,各式各样数字滤波器应运而生,其中有些数字滤波器运算误差小,有些计算速度快,而有些两种特性都拥有。并且数字滤波器的各种逼近与实现方法不断被研究处理,还有非常全面详细的比较了递归与非递归这两种类型的滤波器,将数字滤波器的
13、基本概念和理论统一起来。 自适应滤波器是一种特殊的数字滤波器。通过不断研究关于自适应滤波的基本理论,其理论体系日渐完善,而近些年来针对自适应滤波器的主要研究方向是算法与硬件之间的实现。对于算法的研究重点放在了对算法速度和精度的上的优化,且多数运用 C 语言、等模拟仿真软件对算法进行构建模型并修改。对于自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。Windrow提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优的状况,且在设计时,只需知道很少或者几乎不需一点关于信号与噪声的先验统计知识。与一般意义上的滤波器不同,自适应滤波器的冲激响应或滤波参数受外界因素影响而变化,经过一段时间
14、的自动调节收敛达到最好的滤波效果。自适应滤波器的本身拥有一个重要的自适应算法,该算法可以根据输入信号、输出信号及参考信号遵循一定准则修改滤波参数,使得其自身能够有效地追踪外界因素的改变。因此,自适应数字滤波器拥有很好的自学习、自动追踪能力和算法的简易实现性等特点。随着信息化的进程加快和计算机科学与技术、信号处理理论与方法等得到了迅猛的发展,待处理的数据量变得非常庞大,且对时效性和精确度方面的要求越来越严格。这些从移动通信技术我们可以很明显的感觉到, 1G时代的信息处理技术仅可以传输语音的模拟通信, 2G时代的到来我们除了传输语音之外还可以传送数据的GSM、TDMA以及CDMA,当2.5G时代来
15、临时传送的数据种类就更加丰富,例如语音、数据、收发邮件、简短视频、网页浏览、图片、彩信、MMS的GPRS和CDMA2001X,现在正在进行研究与测试阶段的可以传输音乐、图片与视频流等各种媒体文件,并提供囊括网页浏览、视频会议、电子商务的3G通信及正在研发中的可以传输质量比和流畅度都非常高的视频流与多种实时流媒体业务的4G通信。随着数字处理系统的功用在现代科技社会越来越广泛的应用,人们对数据的传输与相关信号处理速度的要求也不断提高。1.4 研究内容及意义 微机械加速度传感器作为一类重要的惯性器件,在各个领域都有着广泛的应用。本文先对微加速度传感器做了必要介绍,其次重点研究了自适应滤波器的结构及算
16、法,最后使用合适的滤波器结构及算法设计一个自适应滤波器,通过软件进行滤波仿真,体现数字滤波器的优越性。 如何从高背景噪声中提取出微弱信号,一直是信号处理研究的重点和难点,可以说在很多地方都要涉及到小信号检测,所以本论文利用自适应滤波器检测小信号(滤噪声)可以推广到许多其它地方。第二章 自适应滤波器的基础理论2.1滤波器的基本概念 滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件,将输入或输出经过过滤而得到纯净的交流电。按通过信号的频段,我们可推导出最常见的滤波器类型:低通、高通、带通、带阻滤波器。滤波器中,把信号可以通过的频率范围,称通频带或通带;相反,当信号受到较大的衰减或完全被抑制的频率范围称为阻带;通
17、带与阻带间的边界频率称为截止频率;理想的滤波器在其通带内的电压增益固定不变,在阻带内的电压增益为零;实际滤波器的通带和阻带之间存在一定频率范围的过渡带。对于特定频率的频点或此频点以外的频率进行有效过滤的电路,称之为滤波器。2.2数字滤波器概述数字滤波器处理的是离散的数字信号,可以通过差分方程、单位取样响应以及系统函数等表达。我们可以用框图表示研究滤波器的实现方法,这样更加直观。可以使用不同的数字网络去实现给定的输入输出间的关系。忽略量化因素的影响时,这些不同的表达方法是一样的;而虑及量化因素的影响时,这些不同的表达方法在性能上的差别就会体现出来,由此可见运算结构的重要性。对于同一个系统函数H(
18、z),不同的运算结构对系统的精确度、误差、稳定性、经济性和运算速度等众多重要性能会产生一定的影响。IIR滤波器与FIR滤波器在结构上有各自的特点,在设计时需综合考虑。2.3自适应滤波器的原理 自适应滤波器的工作原理是根据外界环境的变化,利用相关算法来改变滤波器的参数和结构。一般情况下,自适应滤波器的内部构造无需更改。其系数是通过相关算法不间断且时时更替改变的,即自适应滤波系数自发的不间断地适应参考信号,从而以获得所需要的响应。关于自适应滤波器它的首要特点是它可以在完全不了解的外界中有效的进行滤波,能追踪输入信号的不断更新变化的特点。通常信号或者噪声的特性是无法通过现有技术预知的,仅使用滤波系数
19、不变的IIR和IIR滤波器无法达到最佳滤波的效果。而自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识,计算量小,特别适用于实时处理。所以,为追踪不断改变的信号与噪声,自适应滤波器的设计很有必要。图2.1 自适应滤波器结构的一般形式自适应滤波器有参数可调的数字滤波器和自适应算法组成。在图2.1中,n表示迭代次数, 是输入信号,是输出信号, 将与期望信号相比较,计算得到误差信自适应滤波器由参数可调的号。根据和的值并借助自适应算法修改自适应滤波器的权系数,最终目的就是使最小。不断的重复上述过程并从而使滤波效果达到最佳状态。且一旦外界输入信号改变时,滤波器能自动追踪信号的变化,并根据算法调整权系数,使滤波再次
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