变步长凸组合LMS自适应滤波算法及分析

针对现有变步长凸组合LMS(VSCLMS)算法需预先决定行为参数的问题,提出了一种新的VSCLMS算法. 该算法对变步长滤波器按步进行分析,以最大均方权值偏差准则为步长选择依据,对固定步长滤波器则采用稳态最小均方误差准则为步长选择依据. 理论分析与仿真实验表明,该算法能在噪声、时变、甚至非平稳的环境下保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速而稳定的均方特性. 与现有VSCLMS及CLMS算法相比,具有更快的收敛速度,且稳态均方性能与跟踪性能均更好.     

基于双曲正弦函数的新变步长LMS算法

对自适应最小均方误差(LMS)滤波算法的步长选取问题进行了研究.在分析现有变步长LMS算法的基础上,通过对双曲正弦函数进行数学变化,构造步长因子u(n)与误差信号e(n)的函数,提出了一种基于双曲正弦函数的新变步长LMS算法,分析了参数a、b、c的选取对该算法性能的影响.仿真结果表明:该算法在收敛速度和稳态误差方面明显优于固定步长LMS算法及SVS-LMS算法.     

一种基于LS准则和L阶输入矢量的自适应算法

提出了一种新的基于LS准则和L阶输入矢量的自适应滤波算法．该算法采用新的梯度计算公式，使自适应滤波中权矢量的更新比LMS精确和平滑．仿真表明经过250次迭代，新算法就可以收敛于最优值1．6．新算法与基本的解相关LMS算法（DLMS）和LMS算法相比，收敛速度快、稳定性更好．并给出了新算法、DLMS算法和LMS算法性能曲线仿真结果．     

基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法研究

广义旁瓣相消器是应用极为广泛的麦克风阵列语音增强方法,对含高斯噪声的语音信号降噪效果较明显。然而,当语音信号中混有脉冲噪声时,利用此方法进行降噪处理所得增强后的语音信号可识别性明显变差。为改善含脉冲噪声语音信号的降噪效果,本文提出一种基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法。该方法利用由线性滤波和非线性样条滤波构成的凸组合滤波器替换单一的线性自适应滤波器,并用最大相关熵准则更新凸组合滤波器的权值和非线性样条滤波中的控制点因子。结果表明：所提语音增强方法能有效滤除语音信号中存在的高斯噪声和脉冲噪声,语音增强效果极其明显。     

一种改进变步长ELMS算法及其在自适应消噪中的应用

在简单讨论LM S算法的基础上,引入了ELM S算法,分析说明了该算法能达到更小的稳态M SE.改进的变步长ELM S算法是在对有用信号的预测中采用了自适应NLM S预测估计器,步长迭代中引入遗忘因子iλ,利用其与误差信号的加权和产生新的步长参与迭代.不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,并将其用于自适应噪声对消中获得了成功.仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调.     

基于LMS算法自适应滤波器的Matlab仿真分析

适应滤波器在信号检测、信号恢复、数字通信等许多领域中被广泛应用,因而一直是学术界一个重要研究课题。近年来,微电子技术和超大规模集成穴VLSI雪电路技术的飞速发展又促进了自适应滤波技术的进步。自适应滤波技术正是由于具有对干扰频率不敏感且其权值调整是基于对系统参数的优化等特点,而越来越多地受到人们的关注。传统的自适应滤波器主要在时域中实现,采用抽头延迟线(TappedDelayLine)结构及Widrow-Hoff自适应LMS算法。这种方法算法简单,稳健性也比较好,因而被广泛的应用。但是滤波器的阶数可能会很高,步长系数可能会很小,收敛性…     

一种改进的LMS算法的研究与仿真

为解决最小均方误差算法中收敛速率和稳态误差之间相互制约的问题,在NLMS算法基础上提出了一种改进的LMS算法.改进算法通过引入调节因子和修正系数,使算法在收敛时和稳定时能够很好地改善收敛速率与稳态误差之间的制约关系.实验结果表明,相对于传统LMS和NLMS算法,新方法在改进收敛速率和稳态误差间关系效果更好.     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

一种基于LMS的改进变步长算法及其应用

在分析定步长LMS算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的LMS算法,改进的LMS算法是利用瞬时误差的绝对值的三次方和遗忘因子共同来调整步长的.理论分析和系统辨识的仿真结果均表明,新算法确实具有更快的收敛速度.     

面向3D-HEVC的感知自适应环路滤波

提出一种基于感知的快速自适应环路滤波算法,利用最小可察觉失真模型和Canny算子将最大编码单元进行分类,对不同分类区域进行自适应环路滤波(adaptive loop filter,ALF)的性能评估和分析,在此基础上跳过所有非敏感平滑区域和敏感平滑区域耗时的ALF处理.实验结果表明,该算法能在视频主观质量和客观质量基本不变的前提下大大降低ALF编码复杂度,有效改善ALF性能.与现有高效ALF算法相比,该算法可在编码复杂度相当的情况下获得更好的主观视频质量.