一种基于改进LMS算法的自适应消噪滤波器

自适应干扰对消是噪声消除的重要方法之一。本文研究了自适应消噪滤波器的设计问题,给出了一种应用归一化LMS算法的自适应消噪滤波算法。理论分析和仿真表明,本文给出的算法有较好的噪声消除效果,并且具有收敛速度快、稳态误差小的特点。     

窄带干扰抑制的子带自适应滤波法

从线性变换域的角度研究抑制窄带干扰的方法,线性变换域采用离散傅里叶变换建立,并导出了信干比提高因子的表达式,通过计算机仿真模拟表明,此方法可行,而且收敛速度大于Widrow-LMS方法;此外,在抑制多音干扰方面也优于Widrow-LMS方法。     

基于LMS算法的自适应滤波方法研究

自适应滤波器为一个未知系统的建模提供了一种简单,实用的方法。可以在不知道系统的理论模型的条件下,通过测量和学习,实现对未知系统的最佳拟和。本文简要介绍了自适应滤波在信号处理系统建模中的应用,着重讨论了IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法。在此理论基础上阐述了一种改进的LMS算法。新算法利用误差信号的相关值调节算法步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,并且不受已经存在的不相关噪声的干扰。     

消除噪声的自适应滤波方法研究

电子系统中不可避免地会受到噪声的干扰。用固定参数的滤波器进行消除噪声有其缺陷,它对信号与噪声的先验知识需要的较多。本文讨论了用一种自适应滤波器消除噪声的方法,实验仿真证明这种方法能有效地去除弱信号中的噪声。     

基于自适应算法的去噪滤波仿真比较

介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方算法(LMS)和递推最小二乘算法(RLS)这两种自适应算法进行了理论分析和仿真比较.模拟仿真结果和语音去噪系统均表明:两种算法都能有效滤除噪声干扰.相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能和稳定性,权噪声小,抑噪能力强.     

基于先验知识的降维自适应时域滤波器

为了灵活调节时域滤波器各频率处能量以及利用先验知识提高机载雷达抑制杂波、干扰信号的性能,提出一种基于先验知识的降维自适应时域滤波器设计算法。首先结合先验知识估计机载雷达杂波协方差矩阵;然后通过这些信息,设计降维处理中时域滤波器各频率区域的增益;最后利用凸优化思想设计最优时域滤波器。结果表明:设计的时域滤波器通过分配不同区域的能量,保证在地杂波和干扰的多普勒区域处形成深宽凹口,不仅抑制了地杂波,还能够改善位于主杂波区域的压制性干扰,极大提高了机载雷达在复杂环境中检测目标的能力。     

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。     

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     

基于LMS算法的图像自适应滤波方法研究

在图象处理工作中,为了免除噪声的干扰,需要对图像进行预处理。本论文对现有的图像滤波方法与LMS算法进行了介绍,并针对目前的基于LMS的自适应滤波方法进行了介绍和研究。     

LMS自适应滤波算法原理与仿真

在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,并借用Matlab仿真平台,给出了在一定信噪比条件下,LMS算法的滤波结果。通过分析仿真可以看出,LMS算法计算量小,可以达到较好的滤波效果,容易实现,有很高的实用价值。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

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。     

自适应回波抵消器的算法分析与比较

在简单介绍回波产生背景及回波抵消器的基本原理后，详细阐述了当前普遍采用的各种自适应回波算法，并比较了各算法的性能，指出了各算法的适用场合．LMS算法是所有算法的基础，NLMS算法是对其的归一化，改进RLS算法则针对多重回波而言，变步长的LMS算法及MVS算法主要是对LMS算法的步长值由固定突破为因输入信号或误差信号而可调节的函数．     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

在简单讨论基本LMS,变步长NLMS和LMS/F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,新算法引入修正系数ρ和遗忘因子λi=exp(-i),并利用ρ和λi来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS/F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

非平稳信号处理中的LMS自适应滤波器研究

分析了时域及变换域LMS自适应滤波器的设计,提出了一种基于分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法,并推导了基于离散分数阶Fourier变换的计算方法.     

适应性滤波算法的渐近正态性

设{x_n}是一个递推的适应性滤波序列,本文将给出在较一般信号条件下,n~(1/2)(x_o-x~*)具有渐近正态性,这儿x~*是最小均方意义下的最优值。     

离散系统的自适应滤波

本文介绍了自适应滤波器及其最小均方（LMS）算法，通过计算机进行了仿真实验并对仿真结果进行了讨论。     

基于决策树的自适应互补滤波姿态解算

为解决惯性传感器在磁场干扰和大加速度干扰坏境下姿态解算精度下降的问题,提出了一种基于决策树自适应的互补滤波姿态解算方法。针对陀螺仪特性,对其进行零偏补偿处理。将处理后的角速度数据与加速度数据构成静态检测单元,实现了静态情况和动态情况的准确分类。在动态情况下,由加速度数据和磁场数据组成的决策树通过分析外界干扰程度来自主调节系统误差增益,进而达到抗干扰目的,有效提高姿态解算精度。实验结果表明,静态情况下姿态解算不受磁场干扰,动态情况下能够有效避免磁场和大加速度干扰。     

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。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。