IIR样条自适应滤波：脉冲噪声环境下的符号归一化算法

"脉冲噪声环境下的符号归一化IIR样条自适应滤波算法" 在现代信号处理领域，尤其是在噪声环境复杂的系统中，自适应滤波技术扮演着至关重要的角色。本文主要探讨了一种新的针对脉冲噪声环境的符号归一化IIR（无限 impulse response）样条自适应滤波算法，即IIR-SAF-SNLMS（IIR Spline Adaptive Filter with Sign Normalized Least-Mean-Square）。该算法由Chang Liu、Zhi Zhang和Xiao Tang在Circuits Syst Signal Process期刊上发表，并提供了链接：https://doi.org/10.1007/s00034-018-0874-9。 在传统的自适应滤波器中，如LMS（Least-Mean-Square）算法，可能会受到脉冲噪声的严重影响，导致性能下降。脉冲噪声通常在信号中以突发性、高强度的形式出现，对滤波器的稳定性和跟踪能力造成挑战。针对这一问题，文章提出了基于IIR样条结构的自适应滤波器，通过使用后验误差的绝对值作为成本函数，优化了算法的抗脉冲噪声能力。 IIR-SAF-SNLMS算法的核心在于其符号归一化策略。该策略将后验误差的符号引入到更新过程中，增强了算法对噪声的鲁棒性。通过这种调整，算法能够在保持低计算复杂度的同时，有效抑制脉冲噪声的影响，从而提高滤波性能。 为了进一步提升IIR-SAF-SNLMS的性能，作者还提出了一种可变步长版本的算法。可变步长策略可以根据噪声环境动态调整滤波器的更新步长，以实现更好的跟踪和稳态性能。在对IIR-SAF非线性模型的识别仿真中，新算法显示出了优于现有样条算法的性能。 关键词包括：IIR样条自适应滤波器、符号自适应算法和可变步长。这些关键词表明，研究聚焦于利用IIR结构和特殊的归一化策略来应对非线性环境中的脉冲噪声问题，并通过可变步长优化进一步提升了滤波效果。 这项研究为脉冲噪声环境下的信号处理提供了一种新的解决方案，特别是在需要高精度和鲁棒性的应用中，如通信、音频处理和生物医学信号分析等领域，这种新型的IIR-SAF-SNLMS算法具有广阔的应用前景。