基于自适应滤波的弱信号检测的DSP实现

利用TI公司TMSVC5416系列数字信号处理器(DSP)高性能、低功耗、数据处理能力强大的特点,实现以自适应滤波为理论基础的弱信号检测的应用。文章介绍了自适应滤波检测弱信号的原理的同时,给出了相应的算法设计,并对DSP的硬件作以简要的介绍,给出系统实现的框图,最后对测试结果予以分析并得出结论。     

基于DSP的语音信号自适应滤波系统的设计与实现

传统的自适应滤波噪声抵消法一般均采用双声道系统,其结构十分复杂,针对这个缺点,提出选取原始输入的延时信号作为参考噪声输入,设计一种利用DSP处理器对语音信号进行自适应滤波的的单声道系统.该系统利用音频芯片TLV320AIC23和TMS320VC5509 DSP共同搭建,实现了语音信号的采集、传输及噪声信号的自适应滤波处...     

基于DSP Builder的格型FIR滤波器的设计与实现

目的 研究提高格型FIR滤波器的运算速度、优化硬件资源利用率的方法.方法 研究了格型FIR滤波器结构特点,提出了一种改进的格型FIR滤波器结构.并基于FPGA芯片,利用DSPBuilder技术,将MatLab/simulink设计工具和QuanusⅡ设计工具有效的结合起来,设计了所提出的改进的格型FIR滤波器.结果 通过计算机仿真分析,改进后的格型FIR滤波器的最高工作频率和占用的LE等性能指标有了很大提高.结论 DSP Builder是进行数字信号处理的一种有效方法.所提出的改进的格型F1R滤波器能够提高格型FIR滤波器的运算速度,降低硬件资源利用率.     

一种基于权向量的组合赋值法求群权向量的方法

在群体决策中，决策群体中每个成员对一组可行的备选方案有不同的偏好次序且在确定指标权重时，随意性较大，这样对最终的方案就会作出不同的决策。运用多目标权系数的组合权向量，解决有限方案多目标群决策如何由各个决策者的偏好形成群的偏好，使决策客观、真实、有效，并用事例说明了其可行性。     

LMS自适应滤波器的算法原理及其DSP仿真实现

许多DSP的应用场合,由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的,用传统的FIR和IIR滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下,设计一种滤波器,它具有跟踪信号和噪声变化的能力,使得滤波器的特性也随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波,这就是具有自学习或训练能力的自适应滤波器,LMS自适应滤波器。本文主要讲LMS自适应滤波器的算法原理,然后在DSP实验器材上,结合MATLAB仿真出该滤波器的成果。     

自适应格形算法的并行实现

本文提出一种基于自适应格形算法的并行实现方法。它节省硬件,处理速度高,但不影响算法的性能,适用于高速、高性能的实时处理。     

采用归一化SG算法的自适应格型预测器

由于格型结构预测器所具有的优点,使它在许多自适应系统中得到了很好的应用。本文着重研究了采用归一化 SG 算法的自适应格型预测器。文中给出了归一化算法的推导,讨论了预测器系数的收敛特性以及格型预测器级数对预测器的影响。     

浮点DSP实现自适应滤波的研究

自适应滤波是信号处理的重要技术 .在介绍自适应滤波基本原理的基础上 ,给出了基于TMS32 0C32浮点数字信号处理器 (DSP)实现自适应FIR滤波器的方法     

变权综合决策中变权向量的构造

为了构造符合人类决策思维和决策偏好的综合决策模型,采用理论推导和实验的方法,引入了一个变权因子,构造了一组变权公式。构造的变权公式满足变权的三个公理条件,当用于加权综合分析时,也满足可加型综合函数的定义。通过实例对提出的变权综合决策模型进行了验证。结果表明,选择不同的变权因子,构造不同的变权综合决策模型,可实现对综合决策结果的不同偏好要求。研究结果可用于多指标综合决策与评价应用中,决策结果更加符合人类决策思维和决策偏好。     

’C5X DSP在自适应滤波器设计中的应用

’C5XDSP（DigitalSignalprocessors）具有改进哈佛结构、硬件乘法器、流水线结构、高效特殊指令集等特点，非常适合于自适应滤波器的设计。本文在分析了’C5XDSP结构特，文之后，介绍了利用这一特点实现的自适应滤波器的设计方法。     

Adaptive Lattice Filter Based Approach to Fault Detection in the Absence of a System Model

ＡｄａｐｔｉｖｅＬａｔｉｃｅＦｉｌｔｅｒＢａｓｅｄＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＦａｕｌｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅＡｂｓｅｎｃｅｏｆａＳｙｓｔｅｍＭｏｄｅｌ＊ＸｉａｏＤｅｙｕｎ（萧德云），ＬｉＷｅｉｈｕａ（李渭华）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏ...     

基于神经网络的自适应滤波研究

自适应信号处理在信号处理中占据主要地位,自适应滤波又是自适应信号处理中的主要应用.目前对自适应滤波的研究主要集中在算法上,但很难在收敛速度、稳定性和跟踪性能上同时取得最佳性能.综合考虑自适应滤波的各种性能,研究基于神经网络的自适应滤波方法,并通过实例应用来证明了该方法的有效性.该研究对拓展自适应滤波方法和神经网络的应用都具有重要的参考价值.     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.     

格型陷波器和DTFT科氏流量计信号处理方法

频率、幅度和相位均按随机游动模型变化的时变信号模型,更为真实地描述科氏流量计信号的实际特性.基于时变模型,提出用于科氏流量计的信号处理方法.采用自适应格型陷波器对频率、幅度和相位均按随机游动模型变化的科氏流量计信号进行滤波,得到频率及增强信号;通过短窗截取,采用DTFT法计算2路信号的相位差和时间差.仿真结果表明,方法具有很好的跟踪效果,且计算量小,可用于科氏流量计的实时信号处理.     

基于DSP的FIR数字滤波器的实现

可编程DSP(digital signal processor)是一种能够快速进行数字信号处理的特殊微处理器,而数字滤波器是DSP的基本应用之一.通过介绍利用DSP技术,采用线性缓冲区和带移位双操作寻址的方法实现FIR滤波器的设计.目前所见文献,多数为滤波器的模型设计,所得结果只是在MATLAB等实验环境下模拟仿真完成,带有很大的局限性,而FIR数字滤波器可在TMS320C5402 DSK系统板上实现,保证了仿真和实现结果的一致性.     

基于归一化LMS算法的自适应滤波器设计

归一化LMS(NLMS)算法是一种变步长的LMS算法,比LMS算法具有更快的收敛速度.采用Altera 公司的仿真软件DSP Builder和QUARTUSII7.2,进行归一化LMS算法的自适应滤波器的现场可编程门阵列(FPGA)设计.     

自适应滤波器仿真设计

自适应滤波器能够在没有任何关于信号和噪声的先知的条件下,达到最优滤波的目的。根据自适应滤波的原理,该文的自适应算法主要分析了易于实现的最小均方差算法。为了满足自适应滤波的实时性要求,文章论述了基于数字信号处理器的自适应滤波器系统的设计。仿真结果表明,自适应滤波器滤波效果优越。     

用PSCF设计自适应带通滤波器

为了解决信号处理和测量中信号为慢时变雎衰以和噪声干扰较大的难题，设计了一种自适应带通滤波器、该滤波器以可编程开关电容滤波器和锁相环为核心，其显著的特点是ＡＤＢＦ的滤波频率可以自适应地跟踪输入信号的频率，而且它的Ｑ值和中心频率可以独立编程。