基于LMS算法的2FSK信号自适应去噪滤波器优化设计与仿真

本篇论文研究主要探讨了基于Least Mean Squares (LMS)算法的2-Phase Shift Keying (2FSK)信号去噪自适应滤波器的设计方法。作者刘雄飞、高金定和齐海兵来自中南大学物理科学与技术学院，他们针对在MATLAB环境中生成的具有1200bit/s和2200bit/s载波频率的正弦波伪随机二进制频移键控信号，进行了深入的研究。 LMS算法是一种广泛应用于数字信号处理中的自适应滤波技术，其核心在于通过不断调整滤波器系数来最小化误差信号的均方值，从而实现对信号的自适应噪声抑制。在这个研究中，作者首先利用MATLAB的rand函数创建了2FSK信号作为实验输入，模拟实际通信场景中的噪声环境。 在设计过程中，他们着重分析了自适应参数，如滤波器阶数N（决定滤波器的复杂度和通带特性）和迭代步长μ（影响算法收敛速度和精度）。通过仿真，作者详细研究了这些参数如何影响滤波器性能，尤其是在硬件实现方面的考虑，如FPGA平台上的资源消耗和功耗。 经过一系列的参数优化，作者找到了一个理想组合：滤波器阶数N被设置为22，迭代步长μ为0.006。这个选择既能保证滤波效果的精准性，又考虑到硬件实现的可行性，为后续的FPGA硬件设计提供了重要的参考依据。 总结来说，这篇论文不仅展示了LMS算法在2FSK信号去噪中的应用，还强调了实际工程中参数选择的重要性，对于理解自适应滤波器在无线通信系统中的实际应用以及如何进行有效优化具有重要意义。对于从事信号处理、通信工程或数字信号分析领域的研究人员和工程师来说，这篇文章提供了实用的理论指导和实践案例。