声学回声消除算法研究

在回声消除中,自适应滤波是核心,而滤波器系数的更新又是自适应滤波的核心.在声学回声消除领域,滤波器系数的更新最常使用的算法是LMS算法,目前针对LMS算法有两种改进算法,即NLMS和NBLMS算法.基于TI公司的DSP芯片的硬件资源特点来比较NLMS(Normalized LMS)和NBLMS(Normalized Block Update LMS)算法,为消除声学回声提供选择依据.     

基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究

为解决LMS类算法简单但收敛速度慢,RLS类算法收敛跟踪性能好但计算太复杂的不足,提出了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法,即将牛顿梯度算法与Viterbi-MLSE算法相结合。牛顿梯度法是用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,并由矩阵求逆定理导出了一种新的相关函数自适应滤波算法。分析了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法的基本机理,并通过实验仿真验证了其可靠性。与传统的基于LMS的盲最大似然序列估计算法相比,具有收敛速度快的特点。     

变步长的自正交 LMS算法在抑制扩频通信干扰中的应用

本文首先介绍了基本LMS算法,以及变步长的自正交LMS 算法的导出过程,之后用变步长的自正交LMS算法抑制窄带干扰,并且详细比较了当接收信号中含有不同数量的窄带干扰时,该算法抑制窄带干扰的性能.从仿真结果可以看出,当窄带干扰的个数增多时,变步长自正交LMS滤波器的性能要优于自正交LMS滤波器.     

基于FPGA的多路回声消除算法的实现

文章概述了一种广泛应用于VOIP(Voice Over IP)技术的回声消除算法,并基于该算法在大规模逻辑器件FPGA上实现应用。通过仿真和实测验证,该算法能有效快速地消除回声;同时,该算法应用灵活,能实现多路的回声消除,在VOIP终端设备上具有较强的应用价值和应用前景。     

一种新的直达波干扰变步长NLMS对消算法

研究了脉冲无源双基地雷达的直达波干扰抑制技术. 在直达波脉冲和目标回波时域交叠的条件下,在分析传统LMS算法、归一化LMS算法、变步长LMS算法的基础上,提出一种新的变步长归一化LMS(新VSSNLMS)算法来实现直达波干扰自适应对消,通过仿真验证了该算法收敛性能的优越性. 并将该算法应用于脉冲无源双基雷达直达波干扰自适应对消中,理论分析和仿真结果表明,新VSSNLMS算法比现有的LMS、NLMS和MSVSLMS算法具有更快的收敛速度和更少的对消剩余误差.      

基于加权平均梯度的变步长LMS算法

为了尽可能减少影响变步长LMS算法性能的因素,提出了基于加权平均梯度的变步长LMS算法.该算法的滤波器权系数在收敛的过程中自适应接近最优权矢量,算法利用平滑梯度矢量的欧式范数和瞬时误差控制步长更新,并从理论上分析了算法的稳态误差.与其他几种变步长LMS算法对比,该算法的收敛速度最快、稳态误差最小.     

基于高阶统计量自适应滤波的毫秒脉冲星信号处理

基于高阶累积量的LMS自适应滤波算法 (CDEFWLMS),对毫秒脉冲星弱信号进行了分析和处理,得到了较清晰的脉冲轮廓,并与普通的LMS算法以及CDLMS算法的结果进行了比较研究.结果表明:高阶统计量自适应滤波算法可以有效的将脉冲星弱信号与噪声分离,相对于NLMS算法,该算法大大提高了信号品质,且具有收敛速度快、稳定性好的特点.     

有色环境下的LMS算法研究

研究有色噪声和非平稳信号(如回声取消)情况下自适应滤波,提出解相关自适应最小均方(LMS)算法。首先设计出自适应预滤波器同时对输入信号和误差信号解相关,使输入信号和误差信号的白化,然后证明该方法并不改变维纳最优解,最后提出改进的变步长解相关自适应LMS算法。仿真实验表明:无论在有色噪声环境下还是白噪声环境下,该算法都改善了LMS算法性能,即提高了收敛速度又减小稳态误差。     

快速LMS/Newton算法的定点DSP实现

快速LMS／Newton算法是近年来提出的一种集LMS算法的稳健性及Newton算法的快速性为一体的崭新算法,作者将该算法应用于单片定点DSP,通过定点DSP软件设计与扩展TI公司的DSKplus Board,构建了一个声回波对消的DSP平台,实验表明,用单片定点DSP TMS320C54x可以实现该算法的实时处理,对回声的抑制达到了满意的效果。     

基于LMS的自适应干扰抵消算法的matlab实现

介绍了自适应干扰抵消算法和LMS算法。并利用matlab实现了时域LMS和频域块LMS自适应干扰抵消算法，对两种算法进行了理论分析。