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(VLSI)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.     

GPS空时自适应抗干扰算法研究

针对卫星信号功率低、易受干扰的问题,阐述空时二维滤波算法在自适应波束形成中的应用,对几种常用的自适应算法进行仿真,特别指出多级维纳滤波器在未来抗干扰接收机中的应用。     

改进的凸组合变阶数LMS自适应滤波

滤波器的参数设置和信噪比强弱会影响变阶数自适应最小均方(least mean square,LMS)算法的性能,在噪声环境未知的情况下,变阶数LMS的稳态性能是衡量滤波器好坏的重要指标.在分析凸组合分数阶变阶数LMS自适应滤波算法稳态性能的基础上,提出一种变宽度凸组合变阶数自适应滤波算法.理论分析和仿真结果表明,在噪声环境未知情况下,所提算法相比于凸组合分数阶变阶数自适应滤波算法和变误差宽度的分数阶变阶数自适应滤波算法而言,有更好的环境自适应能力、更快的收敛速度和更好的阶数稳定性,具有实用性.     

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。     

利用人耳听觉特性的子带双声道回波抵消

提出一种利用人耳听觉特性的双声道回波抵消方法,与传统方法相比能够更快地收敛到“真实”回波路径。我们用子带分解缩短自适应滤波器长度,减小算法复杂度,并在子带分解基础上,利用人耳听觉特性降低输入信号的相关度,使自适应滤波收敛更快。数值实验表明了该方法的有效性。     

自适应FSK解调方法

提出了一种基于自适应滤波算法的解调频移键控信号的方法－－自适应解调方法，文中以常用的最小均方误差自适应算法为例，讨论ＡＤＥＭ对低速数据ＦＳＫ信号的解调过程及其性能。实验结果表明，ＡＤＥＭ具有抗干扰性强，输出响应快，便于用数字信号处理技术实现等特点，并且易于推广应用。     

一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应信息融合方法

鉴于联邦Kalman滤波是一种能在复杂信息融合系统中进行目标状态估计的有效方法．介绍了联邦Kalman滤波器的原理和结构，提出了一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应多传感器信息融合算法．仿真结果表明，该算法能有效提高信息融合系统的精度和容错性．具有较高的实用价值．     

采用正交基函数构造的自适应滤波器

针对有限脉冲响应滤波器（FIR）和无限脉冲响应滤波器（IIR）的缺点,该文提出一种正交基自适应滤波器.该滤波器引入正交函数理论,利用系统模型与正交基函数之间的关联,预先获取系统的先验信息,从而兼有FIR和IIR两者的优点.文中给出了正交基滤波算法的计算公式,并分析了正交基滤波器与传统滤波器的异同点,最后对正交基滤波器进行了仿真和实验.结果表明：本文的滤波算法有着较快的收敛速度,无需很长的抽头数就可获得良好的滤波效果.     

基于快速FIR算法的自适应滤波器的VLSI实现

【目的】自适应滤波器能根据优化算法来自动调整传递函数，是一种强大的自适应系统，在信号处理、通信、雷达、声呐、地震学、导航系统和生物医学工程等领域有着广泛应用。随着集成电路工艺技术的发展，电路功耗显得尤为重要，可提升收敛特性和吞吐率。【方法】本研究提出一种基于快速FIR算法的3并行延时LMS自适应滤波器的架构，设计一种新颖的硬件高效架构，用于并行自适应3条支路的权重更新。与传统滤波器结构相比，并行滤波器具有更高的吞吐率和更低的功耗。为提高自适应数字滤波器的收敛特性，从三条权值更新支路中选择一个具有更好系统性能的分支。采用细粒度的算术运算单元和重定时技术，能有效降低关键路径的延时。【结果】从ASIC综合结果可知，与现有最佳结构相比，本研究所提出的3并行9抽头滤波器架构的功耗降低近16%，面积延时积(ADP)降低近11%。【结论】本研究所提出的架构设计具有重要的实践指导意义。     

自适应网FSK解调方法

提出了一种基于自适应滤波算法的解调频移键控（ＦＳＫ）信号的方法—自适应解调方法队（ＡＤＥＭ）．文中以常用的最小均方误差自适应算法（ＬＭＳ）为例，讨论ＡＤＢＭ对低速数据ＦＳＫ信号的解调过程及其性能．实验结果表明，ＡＤＥＭ具有抗干扰性强、输出响应快、便于用数字信号处理（ＤＳＰ）技术实现等特点，并且易于推广应用．关键词     

仿射投影数据重用MCMA盲均衡

针对突发信号的盲接收,提出一种快速收敛的盲均衡算法. 该算法将自适应滤波领域中的仿射投影和数据重用思想引入修正常模算法(MCMA)盲均衡器. 与传统的MCMA算法相比,大大提高了算法的收敛速率,适用于突发信号的盲均衡. 在数值模拟中,与传统的MCMA 算法在收敛速率、稳态误差等方面进行了对比分析.     

非局部混合噪音滤波器MNF的一种快速算法

对非局部混合噪音滤波器MNF提出一种快速算法(Fast-MNF).该算法是对目前滤波效果较好的混合噪音滤波器MNF的一种改进,它对邻近窗口像素按其均值、梯度和方差的相似程度进行预分类,把均值比、梯度比和方差比均在给定阈值范围内的像素分为一类,让其参与滤波运算,否则被忽略,以此提高滤波速度.实验结果表明,Fast-MNF算法的滤波效果优于MNF,且运算速度提高20%以上.     

心电信号的实时数字滤波

本文研究心电信号自动分析系统中的实时数字滤波算法,提出了一种改进型的复合中值滤波器,它完成一个样本的实时滤波只需要50微秒的时间。本文还推导了中值滤波理论,证明中值滤波法应用于心电信号的数字处理是可取的和可行的。     

数字助听器的并行梯度投影回声抵消

自适应回声抵消是消除助听器回声啸叫的有效方法. 针对回声路径评估偏差大的问题,文中提出线性预测-并行梯度投影算法,通过对助听器输出信号进行线性预测来生成解相关FIR 滤波器,获得解相关信号. 系统利用解相关信号构建包含回声路径的凸优化方程,并设计并行梯度投影算法求解该方程,实现回声路径的估计. 实验结果表明算法在收敛速度、稳定性和精度等方面改进显著.     

强噪声与突变干扰下的紫外图像中导弹目标的提取

为了抑制紫外图像处理中紫外CCD(电荷耦合装置)传感器和高增益放大器的强噪声和突发干扰,在不改变现有紫外CCD 传感器硬件结构的前提下,提出了一种紫外图像序列的三维递归滤波算法. 该算法由二维IIR(递归)空间滤波器和一维时间IIR 滤波器级联构成. 所提出的三维递归滤波算法计算量小,稳定,且可清晰地
提取导弹目标,实现快速实时的紫外图像序列滤波. 提供了二维IIR 空间滤波器和一维时间IIR 滤波器的稳定性检验算法. 仿真实验验证了所提的三维滤波算法是正确,有效而实用的.     

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.     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

一种稳健的语音传输路径自适应建模系统及应用

针对语音信号的特点,提出一种稳健的语音传输路径自适应建模系统.它在引入宽带平稳训练信号克服非平稳输入自适应建模失配的基础上,用小延时预测滤波消除自适应建模的语音干扰,同时用补偿滤波来修正预测滤波导致的训练成分失真.计算机仿真表明,该建模系统在回声抵消、语音增强等领域均有很好的应用前景.     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

基于LabVIEW的数字滤波器设计与实现

数字滤波器是数字信号处理必不可少的器件之一。传统数字滤波器利用大规模集成硬件实现,虽然处理速度快,但功能不易改变。本文设计了一种基于LabVIEW的虚拟数字滤波器,利用虚拟仪器生成仿真信号,而后设置滤波器的参数,通过频谱测量模块对原始信号和滤波后的信号进行比较,将比较结果在上位机显示出来。通过测试可知,基于LabVIEW的虚拟滤波器不仅可以实现传统滤波器的功能,而且具有操作方便、结果直观、运行可靠、响应速度快、开发周期短等优点。