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Pyhon在振动信号处理中的高级应用(七):自适应滤波降噪(LMS、RLS算法)

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Pyhon在振动信号处理中的高级应用(七):自适应滤波降噪(LMS、RLS算法)

文章目录
  • 一、概述
  • 二、算法原理
  • 三、Python实现
  • 四、Tips

一、概述

  自适应滤波是近年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波,Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中,尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。自适应滤波存在于信号处理、控制、图像处理等许多不同领域,它是一种智能更有针对性的滤波方法,通常用于去噪。

二、算法原理

  LMS算法原理
  RLS算法原理
  大神的讲解
由于CSDN各路大神已经有不少原理方面的讲解,这里我就不献丑了,直接上代码。

三、Python实现
# 自适应滤波算法

# 导入模块
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