Question

什么是自适应滤波器，具体作用和应用是什么

Answer 1

自适应滤波器一般是在时域进行信号处理，这种滤波器对输出信号有一个评价环节可以估计时域的输出信号的误差，进而调整自适应滤波器的参数，使滤波器输出信号的误差变小。
举个例子，我们通过一个发射机发射一个声波信号到一个接收机，这个声波信号会到处传播，有的是直线到达接收机，有的是经过墙壁反射到达接收机，所以接收机会收到声音主信号及其“回声”，无论是主信号还是回声都是有用信息。这时候用一个FIR自适应滤波器是可以把回声信号和声音主信号叠加在一起增强接收效果的。如果叠加的不好，滤波器会把一部分回声信号误认为是噪声，评价环节估计出噪声（误差信号）的大小，自适应算法会改变滤波器参数，让误差信号变小，也就是逐渐通过滤波器把回声信号加入到主信号中。之所以需要自适应，因为发射机到接收机的信道是未知的，它们之间也许有一面墙反射，也许有多面墙反射，自适应滤波器可以自己“摸索”出信道的模型，进而得出合适的滤波器参数，使有用信号最大化地被利用。
上面的例子中接收机预先不知道发射机发射的信号，但如果接收机预先知道发射机发射什么信号，那么就可以迅速让自适应滤波器找到最佳参数。所以，很多应用中会为自适应滤波器发一些训练序列信号，用于训练自适应滤波器。
如果发射的信号总是训练信号，那这类应用就是专门用于摸索信道的。比如声纳，A超，B超。