一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

线性自适应滤波算法综述

分析了最小均方误差滤波和基于最小二乘准则滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共轭梯度算法、基于子带分解的自适应滤波算法、基于QR分解的自适应滤波算法优缺点,并对自适应滤波算法的发展进行了展望。     

自适应滤波器的算法比较研究

自适应滤波器一直是随机信号处理当中的一个重要的研究课题。在介绍了自适应滤波器的各种算法之后,重点讨论了基于LMS的自适应滤波器算法和基于RLS的自适应滤波器算法,并用Matlab对这两种算法进行了仿真和比较分析。     

一种变步长和变阶计算的自适应数值积分算法

将自适应Simpson算法和Romberg外推算法相结合,提出一种新型的自适应S-R(Simpson-Romberg)算法,它兼有变步长计算和逐步提高数值积分法收敛阶的优点.若干数值比较算例表明,当被积函数在积分区间上变化性态急剧多变时,与自适应Simpson算法和Romberg外推算法相比,它具有明显优势.     

LMS和RLS算法的研究与实现

自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快、计算复杂性低、数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文介绍了目前两种典型的自适应滤波算法，即最小均方（Least Mean Square，LMS）算法和递归最小二乘（Recursive Least Square，RLS）算法，并对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现，给出了算法性能的综合评价。     

基于经验模态分解的子带自适应声学回声消除算法

在语音通信中,声学回声消除技术用于消除扬声器与麦克风之间耦合产生的回声干扰.在声学回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于组合滤波器、小波变换实现的.本文基于经验模态分解提出一种新的自适应回声消除算法EMD-APNLMS,它克服了基于组合滤波器算法收敛慢的缺点以及基于小波变换算法需要选择小波基的问题.计算机仿真结果表明,该算法实现了回声的消除,收敛速率较快,非常适用回声这种非平稳信号的处理.     

一种优化型自适应滤波器结构

各种自适应算法的性能除了与其自身的特性有关外,还与外部信号环境密切相关。本文针对LMS算法易受外部噪声的影响,产生权失调,从而影响到算法的性能,提出了一种优化型自适应滤波器的结构(OPAF),该结构提高了算法的抗噪声性能。并以此结构实现了噪声抵消(ANC)与回波抵消(EC),实验结果表明,其抗噪声性能指标优于传统结构的自适应滤波器。     

一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。     

离散随机系统的自适应极点配置

给出了离散随机系统的一种自适应极点配置算法，该算法不需要持续激励条件，就能保证自适应控制系统的全局稳定性．     

频域自适应数字滤波器LMS算法的研究

本文应用 DFT 的“重迭保留”法和循环卷积定理、LMS 算法原理,导出了频域自适应滤波的 LMS 算法的公式。通过分析该算法的性能,并与时域LMS 算法作比较,证明了频域自适应滤波的 LMS 算法的可行性。     

一种基于极值的自适应中值滤波改进算法

提出了一种基于极值的自适应中值滤波改进算法,该方法可以有效地保护图像细节,并去除图像中的椒盐噪声.首先利用椒盐噪声的分布给出疑似噪声的判断标准,然后根据噪声密度自适应地确定滤波窗口大小,再采用一种新的算法进行滤波,最后将本算法与其他几种滤波算法进行对比,实验结果表明,本算法优于其他中值滤波算法.     

滤波理论的最新进展及其在导航系统中的应用

系统介绍了近年来滤波理论研究中出现的各种主要的滤波方法 ,指出了各自的优势、缺陷和发展前景。针对导航系统自身的特点 ,介绍了与之相关的几种新的滤波算法 ,阐述了各自的性能特点和应用前途。分析探讨了作为滤波理论未来发展方向的最优非线性滤波和自适应滤波的一些可能的发展途径 ,估计了其中存在的主要困难和问题 ,为将来的研究工作指明了方向     

自适应滤波在噪声抵消中的应用

介绍了自适应噪声抵消的工作原理,并对算法的选择进行了简单论述,说明了选择LMS算法的原因,并进行了仿真。     

基于遗传算法的用户模板优化研究

近年来，由于科技突飞猛进的发展和互联网的迅速崛起，不良信息的过滤成为信息过滤的一个重要方向，而信息过滤的关键技术是用户模板的获取．本文对遗传算法作了改进，并将其用于优化用户模板，使用户模板具有关键词自动扩充和自适应能力，进而能有效地进行过滤，提高过滤质量．     

变换域自适应滤波算法的研究

滤波技术在电子信息处理领域中一直占有极其重要的地位,其中对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一.介绍了时域LMS自适应滤波算法,然后在此基础上结合近年来国内外发表的相关文献,总结了变换域自适应滤波算法的研究现状,并分析了每种算法的性能特点,最后展望了变换域自适应滤波算法的前景.     

混沌调制通信系统解调技术比较研究

将滤波算法和自适应解调算法相结合,比较研究了混沌调制通信系统的几种解调技术.仿真结果表明,将自适应滤波算法和自适应解调原理相结合的方法能够较好抑制信道噪声,并能有效地提取混沌系统的系统参数和恢复消息信号.     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

变换域自适应滤波技术在扩频通信抗窄带干扰中的应用

在众多变换域抗窄带干扰的信号处理技术中,自适应滤波具有对干扰频率不敏感的优点,且其权值调整是基于对系统参数的优化。全由于必须通过迭代收敛达到稳态解,自适应滤波算法不能锁定快变干扰。文中利用正交加速算法提高最小均方误差（ＭＬＳ）算法的收敛速度,推导出了使用变换域自交加速算法时系统误码率的解析表达式。仿真结果表明,采用自正交化可以大幅度提高自适应算法的收敛速度,从而为基于变换域自适应滤波技术的接收机走     

基于clear-SSD的单点多盒飞机目标检测天气适用性

目前遥感影像目标检测算法大多针对良好天气，一旦出现雾霾，则必然影响检测效果。为使目标在良好天气或雾天条件下均能有较优的检测精度，提高模型适用性。以飞机检测为例，提出一种基于影像处理的clear-SSD单点多盒目标检测模型。该模型在SSD检测算法前增加了影像处理算法，即先对待检测的遥感影像进行清晰化处理，再通过SSD检测算法提取影像中的飞机。比较不同清晰化算法对检测精度的提升效果，选择适用性最优的算法作为模型前端，备选清晰化算法包括暗通道、高斯同态滤波及线性同态滤波，研究表明，三种清晰化算法对精度均有改善，其中高斯同态滤波的适用性最优，平均检测精度达到0.9843，比原始SSD模型提高了0.043，因此，将高斯同态滤波作为clear-SSD模型的影像处理部分。     

改进的小波分解LMS算法在非线性系统辨识中的应用

对基于小波变换的自适应滤波技术中较为先进的D-LMS（Decomposition Least Mean Square）算法进行改进,推导出一种变步长D-LMS算法。通过建立非线性系统模型,在基于MATLAB的仿真实验中,分别得出原D-LMS算法和改进算法的系统辨识图形和数据。结果表明,两种小波分解自适应算法都能够很好的对非线性系统进行辨识,而改进的变步长D-LMS算法的收敛速度及跟踪速度更快,稳态误调噪声较小,即辨识结果更加精确。