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。     

基于预测码辅助的CDMA系统盲NBI抑制技术

在信号统计特性和训练序列未知的情况下,针对现存盲自适应最小均方(LMS,Least Mean Square)码辅助算法码分多址(CDMA,Code Division Multiple Access)系统强窄带干扰(NBI)进行抑制时稳态性能较差,以及盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive Least Square)码辅助算法收敛速度和性能难以折中的问题,提出盲自适应预测码辅助技术。盲自适应预测码辅助技术基于盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法实现,实现了对三类NBI的抑制,包括音频干扰、数字窄带干扰和自回归(AR,Autoregressive)随机过程。本文详细分析了盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法的性能,并通过仿真分析证明了算法的有效性。     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最小二乘准则J（n)=∑i=1^nλn-i|e(i)|^2,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法,该算法避免了递推最小二乘RLS（Recursive Least Squares)乍江需递推估计更新自相关矩阵Rxx(n)的逆的不足,计算模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于LMS（Least Mean Squares)算法、NLMS（Normalized Least Mean Squares)算法和RLS算法。     

基于FPGA的车辆振动信号提取方法

为了从车辆复杂噪声背景中实时提取陀螺仪的有效振动信号,在分析弱信号特征提取方法的基础上,针对自适应滤波算法处理相关信号时收敛速度降低的缺点,提出一种适用于FPGA(Field Programmable Gata Array)的自适应步长LMS(Least Mean Square)算法.该算法通过建立步长和误差信号相关值...     

导向钻井工具姿态动态测量的自适应滤波方法

垂直导向钻井工具在近钻头振动和工具旋转的钻井工作状态下,工具姿态参数的动态测量精度不高。为此,通过理论分析和数值仿真,提出了转速补偿的算法以消除工具旋转对测量的影响;采用最小均方算法(Least Mean Square—LMS)自适应滤波算法,可以有效滤除近钻头振动对测量的影响。数值仿真表明,经过转速补偿和LMS自适应滤波后的井斜角测量误差可小于0.1°,工具面角测量误差小于6°,有效地提高了垂直导向钻井工具的动态测量精度。     

多步梯度下降的变步长NLMS算法

如何选取一个合适而可靠的步长来折中归一化最小均方(Normalized Least Mean Squares,NLMS)自适应算法的收敛速度以及稳态误差,一直是自适应NLMS算法应用中未能很好解决的问题.针对这个问题,本文提出了一种多步梯度下降的变步长NLMS自适应算法.分析表明:该算法在利用固定的小步长参数来保证小的稳态误差的同时,通过调整动量项来加速自适应算法的收敛速度,从而很好地解决了自适应NLMS算法应用中收敛速度和稳态误差的平衡问题.理论分析给出了调节动量项的步长参数和算法收敛性及稳态误差之间的关系.仿真结果证明了上述分析的正确性.     

自适应噪声消除算法的性能比较与仿真

在信号处理中,噪声往往是非平稳和随时间变化的,传统方法很难解决噪声背景中的信号提取问题.通过对自适应噪声消除原理的研究,介绍了基于参考信号和基于预测原理的两种自适应噪声消除(ANC,Adaptive Noise Cancellation)方法,分析对比了基于最小均方(S,Least Mean Squares)、递推最小二乘(RLS,Recursive Least Squares)和平方根自适应滤波(QR_RLS,recursive least squares based on QR decomposition)三种噪声消除算法的性能.仿真结果表明:这几种算法都能从高背景噪声中有效地抑制干扰提取出有用信号,显示出了良好的收敛性能.相比之下,RLS算法和QR_RLS算法呈现出更快的收敛速度、更强的稳定性和抑噪能力.     

自校正滤波有源噪声控制算法

滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法，但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法，通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明，该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能.     

双通道实时数据采集处理系统的设计与实现

本文提出了一种基于TMS320C31串行接口的双通道实时数据采集处理系统的设计与实现方案，该设计以TMS320C31和TLC320AD50C为核心器件，具有两个独立的A／D，D／A通道，能够实现32位浮点计算和16位数据采集与回放。应用该系统进行归一化最小均方误差（Normalized Least Mean Square,NLMS）算法实时自适应噪声抵消实验，实验结果表明，该系统能够实现实时的自适应噪声抵消，可广泛应用于实时语音信号处理等领域。     

基于DFP的二阶Volterra滤波器及其在混沌序列预测中的应用

为克服应用Least Mean Square（LMS）,Normalized LMS（NLMS）或Recursive Least Square（RLS）算法估计二阶Volterra滤波器系数时参数选择不当引起的问题,提出了基于后验误差假设并具有可变收敛因子的Davidon-Fletcher-Powell（DFP）方法的二阶Volterra自适应滤波器（DFPSOVF）．给出参数估计算法中自相关逆矩阵估计的递归更新公式,并对算法的计算复杂度进行了分析．应用DFPSOVF滤波器对纯净和不同信噪比下的Lorenz混沌时间序列以及实际采集的具有混沌特性的温度时间序列进行单步预测,仿真表明其能够保证算法的稳定性和收敛性,不存在LMS算法和NLMS算法的发散问题．