CN101277103A - 自适应滤波器装置和用于确定滤波器系数的方法 - Google Patents

Abstract

一种自适应滤波器装置，其包括以滤波器系数为基础的有限冲激响应(FIR)滤波器，基于用于确定自适应滤波器的滤波器系数的预定迭代自适应算法确定所述滤波器系数，其中，在所述预定迭代自适应算法的至少一个迭代步骤中确定加和值，其中，所述加和值的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，如果所述加和值高于预定阈值，那么修改所述滤波器系数。

Description

自适应滤波器装置和用于确定滤波器系数的方法

技术领域

本发明的实施例涉及自适应滤波器装置。本发明的另一实施例涉及用于确定自适应滤波器的滤波器系数的方法。

背景技术

由于自适应滤波器具有良好的性能，因而经常被用在实际的场合当中，尤其是应用到未知统计环境或内在不稳定的环境当中。底层算法可以基于等式误差(EE)公式或者输出误差(OE)公式。由于等式误差(equation-error)公式是带有全局极小值的凸问题，并且具有简单的设计，因而其经常被应用到实际场合当中。EE公式的主要缺点在于，只有在特殊滤波器限制下才能保证滤波器的总体稳定性，而这样的限制经常导致与实际场合的抵触。

发明内容

本发明的目的在于提供一种具有高稳定性的自适应滤波器。

这一目的分别是根据权利要求1、12和21解决的。

通过考虑附图以及下述说明，本发明的更多细节将变得显而易见。

附图说明

图1示出了根据本发明的实施例的自适应滤波器装置；

图2示出了根据本发明的另一实施例的自适应滤波器；

图3示出了根据本发明的另一实施例的自适应滤波器装置；

图4示出了根据本发明的另一实施例的自适应滤波器；

图5示出了说明怎样可以在一个迭代步骤中修改滤波器系数的流程图；

图6是示出了在用于确定相应的滤波器系数的过程中两个滤波器的能量的图示；

图7示出了采用不同滤波器系数滤波的电视画面的对比；

图8在颜色上对应于图7。

具体实施方式

在下文中描述了本发明的实施例。需要指出的重要的一点是，可以通过任何方式组合下文中描述的所有实施例，即，不存在所描述的某些实施例与其他实施例不能组合的限制。

图1示出了以诸如模拟电视信号的输入信号102作为输入，以输出信号y(n)作为输出的自适应滤波器装置100。输入信号102还可以是正交频分多路复用(OFDM)信号。

自适应滤波器装置100包括预处理器104、自适应滤波器106和存储预定基准信号d(n)的信号存储器107。预处理器104由所述电视信号102生成所述自适应滤波器106的第一输入信号x(m)和第二输入信号d_x(n)。所述第二输入信号d_x(n)是所接收的与模拟电视信号102一起传输的基准信号，例如，非可见信号。所接收的基准信号的作用可以是从所接收的模拟电视信号中去除多径回波(echo)。所述自适应滤波器106的另一输入是预定基准信号d(n)。所述预定基准信号d(n)可以(例如)对应于在电视信号x(n)的不同线内传输的两个预定重像抵消基准信号GCR_A和GCR_B的差异信号。

自适应滤波器106的滤波器特性取决于位于所述自适应滤波器108内的FIR滤波器108的滤波器系数。

为了获得自适应滤波器装置100的稳定特性，基于用于确定自适应滤波器的滤波器系数的预定迭代自适应算法确定有限冲激响应滤波器(FIR)108的滤波器系数，其中，在所述预定迭代自适应算法的至少一个迭代步骤中确定加和值，其中，所述加和值的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，如果所述加和值高于预定阈值，那么修改所述滤波器系数。例如，在接收所述的所接收的基准信号d_x(n)的过程中，基于所接收的基准信号d_x(n)和预定基准信号d(n)确定滤波器系数。之后，采用预定滤波器系数对信号x(n)滤波。

作为预定的迭代自适应算法，可以采用John J.Shynk在1989年4月于IEEEASSP Magazine，中发表的“Adaptive IIR Filtering”中公开的算法。具体而言，可以根据所引用的John J.Shynk的“Adaptive IIR filtering”的图3所示的自适应滤波器装置的等式误差公式及其对应说明应用所述的预定迭代自适应算法。

在另一实施例中，可以通过修改滤波器系数，使得在修改之后，所述加和值小于等于预定阈值。例如，所述加和值可以表示滤波器的能量，或者滤波器系数的绝对值的平方和，所述预定阈值可以对应于限制FIR滤波器的能量的阈值。所述加和值还可以对应于下文的等式(1)中定义的绝对值的x次幂的和的根。

此外，可以通过采用定值乘以滤波器系数来修改所述滤波器系数。可以将所述定值选为小于等于1。如果选择所述定值等于零，那么所述加和值可以等于预定阈值。

也可以通过使所述滤波器系数除以所述加和值来修改所述滤波器系数。

此外，可以将经修改的滤波器系数用于所述预定迭代自适应算法的下一迭代步骤。

所述自适应滤波器装置还可以包括与有限冲激响应滤波器级联的无限冲激响应(IIR)滤波器(也参考图2)。

在另一实施例中，所述自适应滤波器装置可以基于上述John J.Shynk的“Adaptive IIR filtering”所描述的等式误差公式。

还可以通过确定滤波器系数使存在于模拟电视信号中的陷波(notche)均衡。

在另一实施例中，还可能使FIR滤波器具有抽头尺寸M，使IIR滤波器具有抽头尺寸N，其中，M和N是正整数值，并且可以相互独立设置所述M和N。

可以根据下述公式计算所述加和值： $\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|b_m\right|}^x},$ 其中，b_m表示相应的滤波器系数，x是大于0的实数值(x＞0)。

在另一实施例中，可以基于下述公式修改滤波器系数b_k：

$b_{k\_\mathrm{new}}=b_k\·K_0\·{\mathrm{\Γ}}_0/\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|b_m\right|}^x},k=\mathrm{0,1},...,M-1---\left(1\right)$

其中

b_k-new：用于下一迭代步骤的自适应滤波器的新的滤波器系数；

b_k：根据预定迭代自适应算法确定的滤波器系数；

K₀：归一化因子；

Γ₀：所述预定阈值，

M：FIR滤波器的抽头尺寸，

x：大于零的实数值。

在一个实施例中，可以将Γ₀设置为等于3.0。通过这样的设置能够获得良好的结果。当然，一般可以根据应用设置Γ₀，并且可以试探性的确定Γ₀。

在另一实施例中，所述自适应滤波器装置可以是用于去除所接收的模拟电视信号的至少一个多径回波的均衡器。

在另一实施例中，用于接收模拟电视信号的接收器可以包括上文定义的自适应滤波器装置。

换言之，根据本发明的实施例，可以基于取决于加和值的第一滤波器系数确定滤波器系数，其中，所述加和值的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，并且其中，如果所述加和值低于所述预定阈值，那么选择所述滤波器系数等于第一滤波器系数，如果所述加和值大于等于预定阈值，那么通过确定所述滤波器系数，使得所述加和值小于等于预定阈值。

本发明的另一实施例涉及用于确定(例如)自适应滤波器装置的有限冲激响应(FIR)滤波器的滤波器系数的方法，其包括基于用于确定自适应滤波器的滤波器系数的预定迭代自适应算法确定滤波器系数，在所述预定迭代自适应算法的至少一个迭代步骤中确定加和值，其中，所述加和值的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，并且如果所述加和值高于预定阈值，那么修改所述滤波器系数。

可以按照上述说明实施所述方法中的所述修改。

本发明的另一实施例涉及一种计算机程序产品，例如，计算机可读存储介质或者计算机上的可下载可执行程序或预安装程序，其包括使计算机执行上述方法的计算机程序指令。

图2对应于本发明的另一实施例，其示出了包括第一有限冲激响应(FIR)滤波器202、第二FIR滤波器204和全极滤波器206(IIR滤波器)的等式误差自适应IIR滤波器200。

第一FIR滤波器202的输入是电视信号x(n)，或者在接收到了基准信号的情况下为所接收的基准信号d_x(n)。第二FIR滤波器204的输入为预定基准信号d(n)。采用第一输出信号203作为全极滤波器206的输入。全极滤波器206以经滤波的电视信号y(n)为输出。例如，经滤波的电视信号y(n)中包含的由(例如)多径回波导致的干扰比电视信号x(n)中包含的少。

如果接收到了所接收的基准信号d_x(n)，那么将第一输出信号203与所述第二FIR滤波器204的第二输出信号205一起使用，以生成第一误差信号y_e(n)。通过将所述第一和第二输出信号203和205相加确定所述第一误差信号y_e(n)。为了确定第一和第二FIR滤波器202和204的滤波器系数，通过从第一误差信号y_e(n)减去基准信号d(n)确定等式误差信号e_e(n)。

通过下式给出了第一FIR滤波器202：

${\mathrm{FIR}}_{\mathrm{fw}}(n,z)=\underset{m-0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_m\left(n\right)\·z^{-m}$

通过下式给出了第二FIR滤波器204：

${\mathrm{FIR}}_{\mathrm{bw}}(n,z)=\underset{m-1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_m\left(n\right)\·z^{-m}$

在加权的每次更新之后，将1-FIR_bw(n，z)的倒数复制到与第一FIR滤波器202级联的全极滤波器206中。

采用图2中以“复制”为标记的箭头表示所述复制操作。

如果在接收到所接收的基准信号d_x(n)之前或之后，输入信号对应于x(n)，那么采用第一FIR滤波器202和全极滤波器206的滤波器系数对输入信号x(n)滤波，以获得经滤波的电视信号y(n)。

为了提供稳定的滤波器，根据本发明的实施例，可以限制第一FIR滤波器202的滤波器系数的加和值。所述加和值可以描述FIR滤波器202的能量或与之相关。

如果第一FIR滤波器202的加和值有限，则可以使自适应滤波器保持稳定，而大的加和值则可能导致不稳定的IIR滤波器系数，即，导致全极滤波器206的不稳定的性能。

因此，如果所述加和值在自适应过程中超过了某一阈值Γ₀，那么第一FIR滤波器202的最大加和值(最大FIR滤波器能量)就会受到限制。因此，可以将第一FIR滤波器202的FIR滤波器系数与额外的归一化因子K₀相乘，从而允许FIR滤波器的自适应过程继续进行。K₀也可以大于1。

因而，在第一FIR滤波器202的自适应过程中，感觉下式检查是否超过了所述阈值：

Γ₀＜f(b_m)，m＝0，...，M-1

其中，f(b_m)对应于适当的函数，从而使滤波器保持稳定，例如，通过限制所述滤波器系数的绝对值或能量度量使之保持稳定。可以选择f(b_m)为：

${\mathrm{\&Gamma;}}_0<\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x}$

其中，b_m表示相应的滤波器系数，x是大于零的实数值(x＞0)。例如，可以选择x等于2。

如果未超过阈值Γ₀，那么不修改FIR滤波器系数。但是，如果超过了阈值Γ₀，那么将FIR滤波器系数重新计算为：

$b_{k\_\mathrm{new}}=b_k\&CenterDot;K_0\&CenterDot;{\mathrm{\&Gamma;}}_0/\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x},k=\mathrm{0,1},...,M-1---\left(2\right)$

其中

b_k-new：用于下一迭代步骤的自适应滤波器的新的滤波器系数；

b_k：根据预定迭代自适应算法确定的滤波器系数；

K₀：归一化因子；

Γ₀：所述预定阈值；

M：FIR滤波器的抽头尺寸；以及

x：大于零的实数值。

例如，可以将x设为2。

根据本发明的另一实施例，可以将所述自适应滤波器调整为使陷波得到均衡。即使在这种频频导致不稳定的困难情况下，也能够使滤波器保持稳定。

从上述分别定义第一FIR滤波器202和第二FIR滤波器204的公式显然可见，M表示第一FIR滤波器202的滤波器抽头尺寸，N表示第二FIR滤波器204的滤波器抽头尺寸。由于按照上述说明，将第二FIR滤波器204的系数复制到了全极滤波器206中，因而全极滤波器206的抽头尺寸也等于N。

可能将M和N选择为不同的值。即使在这种情况下，由于上述加和值的限制，也能够获得高滤波稳定性。

应该注意，同样可以通过软件或硬件实现图2所示的滤波器。

图3示出了根据本发明的另一实施例的自适应滤波器装置300，其以诸如模拟电视信号的输入信号302作为输入，以输出信号y(n)作为输出。输入信号302也可以是正交频分多路复用(OFDM)信号。

自适应滤波器装置300包括预处理器304、自适应滤波器306和存储预定基准信号d(n)的信号存储器307。预处理器304由所述电视信号302生成所述自适应滤波器306的第一输入信号x(n)。所述自适应滤波器306的另一输入是预定基准信号d(n)。所述预定基准信号d(n)可以(例如)对应于在电视信号x(n)的不同线内传输的两个预定重像抵消基准信号GCR_A和GCR_B的差异信号。

自适应滤波器306的滤波器特性取决于位于所述自适应滤波器308内的FIR滤波器308的滤波器系数。

为了获得自适应滤波器装置300的稳定特性，基于用于确定自适应滤波器的滤波器系数的预定迭代自适应算法确定有限冲激响应滤波器(FIR)308的滤波器系数，其中，在所述预定迭代自适应算法的至少一个迭代步骤中确定加和值，其中，所述加和值的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，如果所述加和值高于预定阈值，那么修改所述滤波器系数。例如，在接收所述的所接收的基准信号d_x(n)的过程中，基于所接收的基准信号d_x(n)和预定基准信号d(n)确定滤波器系数。之后，采用预定滤波器系数对信号x(n)滤波。

作为预定的迭代自适应算法，可以采用John J.Shynk在1989年4月于IEEE ASSP Magazine中发表的“Adaptive IIR Filtering”中公开的算法。具体而言，可以根据所引用的John J.Shynk的“AdaptiveIIR filtering”的图3所示的自适应滤波器装置的等式误差公式及其对应说明应用所述的预定迭代自适应算法。

在另一实施例中，可以通过修改滤波器系数使得，在修改之后，所述加和值小于等于预定阈值。例如，所述加和值可以表示滤波器的能量，或者滤波器系数的绝对值的平方和，所述预定阈值可以对应于限制FIR滤波器的能量的阈值。所述加和值还可以对应于下文的等式(1)中定义的绝对值的x次幂的和的根。

图4对应于本发明的另一实施例，其示出了包括第一有限冲激响应(FIR)滤波器402、第二FIR滤波器404和全极滤波器406(IIR滤波器)的等式误差自适应IIR滤波器400。

第一FIR滤波器402的输入为电视信号x(n)，或者在接收到了基准信号的情况下为所接收的基准信号d_x(n)。可以通过基准信号提取器401从电视信号x(n)中提取所接收的基准信号d_x(n)。例如，采用所接收的基准信号d_x(n)确定，例如更新或修改第一和第二FIR滤波器402和405的滤波器系数，并采用电视信号x(n)来确定通过滤波器402和406滤波的对应于x(n)的y(n)。而且，在计算所述滤波器系数时，如果接收到了基准信号d_x(n)，那么滤波器406将对所接收的基准信号d_x(n)滤波，以确保连续输出信号y(n)。

第二FIR滤波器404的输入为预定基准信号d(n)。采用第一输出信号403作为全极滤波器406的输入。全极滤波器406以经滤波的电视信号y(n)作为输出。例如，经滤波的电视信号y(n)中包含的由(例如)多径回波导致的干扰比电视信号x(n)中包含的少。

如果接收到了所接收的基准信号d_x(n)，那么将第一输出信号403与所述第二FIR滤波器404的第二输出信号405一起使用，以生成第一误差信号y_e(n)。通过将所述第一和第二输出信号403和405相加确定所述第一误差信号y_e(n)。为了确定第一和第二FIR滤波器402和404的滤波器系数，通过从第一误差信号y_e(n)减去基准信号d(n)确定等式误差信号e_e(n)。

通过下式给出了第一FIR滤波器402：

${\mathrm{FIR}}_{\mathrm{fw}}(n,z)=\underset{m-0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_m\left(n\right)\&CenterDot;z^{-m}$

通过下式给出了第二FIR滤波器404：

${\mathrm{FIR}}_{\mathrm{bw}}(n,z)=\underset{m-1}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_m\left(n\right)\&CenterDot;z^{-m}$

在加权的至少一次更新之后，例如，在几次更新之后，将1-FIR_bw(n，z)的倒数复制到与第一FIR滤波器402级联的全极滤波器406内。

采用图4中以“复制”为标记的箭头表示所述复制操作。

图5示出了可以根据其确定第一FIR滤波器202或402的滤波器系数的流程图。在步骤S300中，根据预定迭代自适应算法确定初始滤波器系数b_k，可以根据应用情况选择所述预定迭代自适应算法。

在步骤S302中，检查加和值 $\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x}$ 是否小于Γ₀，其中，x是大于零的实数值，x＞0。

如果加和值较小，那么在步骤S308中，采用滤波器系数b_k作为第一FIR滤波器202的滤波器系数。

如果在步骤S302中，所述和不小于Γ₀，那么在步骤S304中，根据上文给出的等式(2)计算新的滤波器系数。

之后，在步骤S306中，采用新的滤波器系数b_k-new替代滤波器系数b_k。

图6示出了就两种不同的多径条件而言第一FIR滤波器202的FIR滤波器能量。由第一信道ch1能够得到稳定的滤波器系数(参考图6中的附图标记600)。又被称为FIR滤波器能量的加和值从未超过阈值Γ₀。如图6中所示，将阈值Γ₀设为3.0。因此，FIR滤波器能量的限制不是必需的。相反，在所考虑的频带中的陷波的作用下，第二信道ch2将导致非常高的FIR滤波器能量。如果不采取任何对策，这一信道ch2将导致不稳定的均衡滤波器。但是，如果如上所述限制最大FIR滤波器能量，那么可以获得长期稳定的均衡滤波器(参考图6的附图标记602)。

图7和图8示出了所述结果。

在图7中，画面(a)对应于原始电视信号。画面(b)对应于多径传播之后接收的电视信号。画面(c)对应于通过上述对FIR滤波器能量的限制实现的均衡电视信号的画面。

画面(d)对应于恰好在滤波器变得不稳定之前，在不采取FIR滤波器能量限制的情况下，通过使电视信号均衡而获得的画面。换言之，画面(d)或多或少对应于根据现有技术的画面。应该注意，实际上，根据现有技术的情况比画面(d)所示差得多，因为在滤波器变得不稳定之后，画面要差得多，甚至可能根本无法观看。

图8在颜色上对应于图7。

Claims (28)

1.一种自适应滤波器装置，

其包括以滤波器系数为基础的有限冲激响应(FIR)滤波器，基于用于确定自适应滤波器的滤波器系数的预定迭代自适应算法确定所述滤波器系数，其中，在所述预定迭代自适应算法的至少一个迭代步骤中确定加和值，其中，所述加和值的每一被加数至少取决于所述滤波器系数之一，如果所述加和值高于预定阈值，那么修改所述滤波器系数。

2.根据权利要求1所述的自适应滤波器装置，其中，修改所述滤波器系数，从而在修改之后，使所述加和值低于所述预定阈值。

3.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，通过使所述滤波器系数与恒定值(K₀)相乘修改所述滤波器系数。

4.根据权利要求3所述的自适应滤波器装置，其中，所述恒定值小于等于1。

5.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，通过使所述滤波器系数除以所述加和值修改所述滤波器系数。

6.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，将经修改的滤波器系数用于所述预定迭代自适应算法的下一迭代步骤。

7.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，还包括与所述有限冲激响应(FIR)滤波器级联的无限冲激响应(IIR)滤波器。

8.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，所述自适应滤波器装置基于等式误差公式。

9.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，通过确定所述滤波器系数，使陷波得到均衡。

10.根据权利要求7到9中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，所述FIR滤波器具有抽头尺寸M，所述IIR滤波器具有抽头尺寸N，其中，所述M和N是相互独立设置的正整数值。

11.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，通过下述公式计算所述加和值：

$\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x}$

其中，所述b_m表示相应的滤波器系数，x是大于零的实数值。

12.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，基于下述公式修改所述滤波器系数b_k：

$b_{k\_\mathrm{new}}=b_k\&CenterDot;K_0\&CenterDot;{\mathrm{\&Gamma;}}_0/\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x},k=\mathrm{0,1},...,M-1$

其中

b_k-new：用于下一迭代步骤的自适应滤波器的新的滤波器系数；

b_k：根据预定迭代自适应算法确定的滤波器系数；

K₀：归一化因子；

Γ₀：所述预定阈值；

M：FIR滤波器的抽头尺寸；以及

x：大于零的实数值。

13.根据前述权利要求中的任何一项所述的自适应滤波器装置，其中，所述自适应滤波器装置是用于去除所接收的模拟电视信号的至少一个多径回波的均衡器。

14.一种用于接收模拟电视信号的接收器，其包括根据权利要求1到13中的任何一项所述的自适应滤波器装置。

15.一种用于确定自适应滤波器装置的有限冲激响应(FIR)滤波器的滤波器系数的方法，包括：

基于用于确定自适应滤波器的滤波器系数的预定迭代自适应算法确定所述滤波器系数，

在所述预定迭代自适应算法的至少一个迭代步骤中，确定加和值，其中，所述加和值的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，如果所述加和值高于所述预定阈值，那么修改所述滤波器系数。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，修改所述滤波器系数，从而在修改之后，使所述加和值低于所述预定阈值。

17.根据权利要求15到16中的任何一项所述的方法，其中，通过使所述滤波器系数与恒定值(K₀)相乘修改所述滤波器系数。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述恒定值小于等于1。

19.根据权利要求15到18中的任何一项所述的方法，其中，通过使所述滤波器系数除以所述加和值修改所述滤波器系数。

20.根据权利要求15到19中的任何一项所述的方法，其中，将经修改的滤波器系数用于所述预定迭代自适应算法的下一迭代步骤。

21.根据权利要求15到20中的任何一项所述的方法，其中，所述自适应滤波器装置还包括与所述有限冲激响应(FIR)滤波器级联的无限冲激响应(IIR)滤波器。

22.根据权利要求15到21中的任何一项所述的方法，其中，基于等式误差公式确定所述滤波器系数。

23.根据权利要求15到22中的任何一项所述的方法，其中，通过确定所述滤波器系数，使陷波得到均衡。

24.根据权利要求15到23中的任何一项所述的方法，其中，通过下述公式计算所述加和值：

$\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x}$

其中，所述b_m表示相应的滤波器系数，x是大于零的实数值。

25.根据权利要求15到24中的任何一项所述的方法，其中，基于下述公式修改所述滤波器系数b_k：

$b_{k\_\mathrm{new}}=b_k\&CenterDot;K_0\&CenterDot;{\mathrm{\&Gamma;}}_0/\sqrt[x]{\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|b_m\right|}^x},k=\mathrm{0,1},...,M-1$

其中

b_k-new：用于下一迭代步骤的自适应滤波器的新的滤波器系数；

b_k：根据预定迭代自适应算法确定的滤波器系数；

K₀：归一化因子；

Γ₀：所述预定阈值；

M：FIR滤波器的抽头尺寸；以及

x：大于零的实数值。

26.一种计算机程序产品，其包括使计算机执行根据权利要求15到25中的任何一项所述的方法的计算机程序指令。

27.一种自适应滤波器装置，其包括以滤波器系数为基础的有限冲激响应(FIR)滤波器，

其中，基于第一滤波器系数确定所述滤波器系数，并且所述滤波器系数取决于一加和值，其中，所述加和值中的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，并且

其中，如果所述加和值低于预定阈值，那么所述滤波器系数等于所述第一滤波器系数，如果所述加和值等于或高于所述预定阈值，那么确定所述滤波器系数，从而使所述加和值变得小于所述预定阈值。

28.一种基于滤波器系数的自适应滤波器装置，

其中，基于第一滤波器系数确定所述滤波器系数，并且所述滤波器系数取决于一加和值，其中，所述加和值中的每一被加数取决于所述滤波器系数之一，并且

其中，如果所述加和值低于预定阈值，那么所述滤波器系数等于所述第一滤波器系数，如果所述加和值等于或高于所述预定阈值，那么确定所述滤波器系数，从而使所述加和值变得小于所述预定阈值。

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