频域变换与自适应预测技术：DSSS/CDMA系统窄带干扰抑制策略

本文档深入探讨了频域变换技术在生物工程信号和系统中的应用，特别关注于第二版《基于MATLAB的介绍》的无水印原版PDF。主要内容围绕信号处理中的关键技术，如自适应线性预测和非线性预测技术，以及它们在数字信号处理系统（如DSSS/CDMA）中的窄带干扰抑制。 1. **自适应线性预测技术** - 固定线性预测技术假设已知的统计信息，但在实际应用中难以完全获取。自适应线性预测技术如LMS算法通过更新权向量实现了Wiener2Hopf最优解的逼近。随后，为了提升收敛速度和减少稳态误差，格型滤波结构得以发展。 - RLS算法基于最小二乘准则，相较于MSE准则提供了显著的SNR改善，尽管LSL和LSL插值结构性能更好，但其复杂性成为工程实现的挑战，为此出现了简化结构来降低复杂度和保持性能。 2. **决策反馈（DF）技术** - DF技术是一种用于噪声和干扰白化的预测分支，采用判决反馈结构。它在自适应LMS线性预测中的应用表明，与无反馈相比，只需少量滤波阶数即可达到相似性能，但处理增益增加会接近无反馈状态。DF技术的局限性在于无法避免误判导致性能下降，双边横向DF结构在此方面有所改进。 3. **非线性预测技术** - 非线性预测技术针对非高斯信号如二进制DSSS信号设计，如非线性ACM滤波器。这种技术结合了线性和非线性预测器，用于AR随机过程的抑制。非线性预测技术的发展方向集中在提升性能和降低阶数，如截短La2guerre结构。 4. **变换域技术** - 变换域技术是抑制NBI的有效手段，包括频域、小波域、时频域和空时域变换。频域变换技术早在70年代中期就通过声表面波(SAW)得到了应用。在DSSS/CDMA系统中，变换域技术能够显著提升抗NBI能力。 文档详细介绍了频域变换技术在抑制DSSS/CDMA系统中的窄带干扰方面的关键作用，涵盖了自适应线性预测、DF技术和非线性预测技术的原理、发展和应用。这些技术的进步对于提高信号系统的稳定性和抗干扰能力具有重要意义。