自适应滤波器的变换域LMS快速实现算法

本文提出了一种自适应滤波器的变换域ＬＭＳ快速实现算法，井给出了实现这种自适应滤波器的双层线性结构。较之传统的时域ＬＭＳ算法它具有更好的收敛性，并且可以抑制计算误差的积累，因而特别适合于用低低成本实现。此外，还给出了计算机模拟的结果。     

基于FPGA的自适应均衡器设计与实现

在对LMS算法进行MATLAB仿真的基础上,采用硬件描述语言VHDL和FPGA完成LMS自适应算法的硬件实现。自适应均衡器的设计采用自上向下的设计思想、串并行相结合的流水线操作方法、定点运算方法,在Quartus II 4.1平台和Stratix II系列芯片上进行了综合和仿真。结果表明,该设计结果符合要求,能实现自适应过程。     

局部放电在线监测中的自适应数字滤波器研究

设计了一种基于系数可调的有限冲激响应(FIR)滤波器和最小均方误差(LMS)算法的自适应数字滤波器．该自适应滤波器具有运算速度快、计算量小、稳定性好、不需要关于输入信号的先验知识等优点，非常适合于实时滤波．设计了自适应滤波器的程序流程和验证滤波器效果的实验方法，并通过模拟实验确定了适合于在线监测的自适应参数和FIR滤波器阶数．通过现场实测，证明了滤波器的有效性．     

基于VHDL的自适应滤波器的设计与实现

通过VHDL语言对最小均方算法(LMS)进行数学建模设计,然后嵌入到有限长脉冲响应(FIR)滤波器上,在Quartus Ⅱ上实现了自适应滤波器的设计,然后采用LMS算法的自适应FIR滤波器进行Matlab的仿真验证,并在Altera公司的EP3C55F484C6上进行功能验证,对比验证结果表明该自适应滤波满足滤波功能,能够很好地消除噪声。     

采用最小均方算法的自适应横向滤波器

文章首先简单介绍了LMS算法和采用此算法的系统结构图,随后分别给出了MATLAB和SIMULINK的具体实现及其运行结果,最后针对迭代步长对系统性能的影响情况进行简明的讨论。结果证明,采用LMS算法得出的结果与准确值的偏差在工程上完全可以接受,并且算法容易实现。     

基于Matlab的FIR滤波器设计及FPGA实现

FIR滤波器是一种被广泛应用的基本的数字信号处理部件．针对常用的软、硬件方法设计实现FIR滤波器存在的问题，提出采用Matlab的窗函数方法设计并在FPGA上高速并行实现严格线性相位FIR滤波器的方案．其可以方便地调熬滤波器的阶数和系数，适合不同场合的应用．通过编程调试结果表明，该设计是可靠的，可作为高速数字滤波器设计的较好方案．     

分级LMS算法的性能改进

提出一种改进型分级最小均方误差算法(modified Hierarchical LMS).该算法通过修正原有HLMS算法中各子滤波器的期望信号,以使各子滤波器均处于滤波处理状态,从而改善原有HLMS算法的性能.仿真结果表明,改进型HLMS算法不仅能保持快速收敛,而且在相同条件下滤波器冲激响应较之原有HLMS算法获得的滤波器冲激响应的均方误差有一个数量级的性能改善.     

自适应滤波器消除语音信号中混合噪声

语音信号在实际采集和传输的过程中,往往掺杂着多种噪声干扰,比较常见的是正弦窄带干扰和高斯白噪声,而一个简单的自适应滤波器往往很难同时滤除多种噪声。为了抑制混合噪声而得到真实的语音信号,在最小均方误差(LMS)自适应算法和自适应噪声抵消原理的基础上,提出了一种两级自适应滤波器方案,第Ⅰ级在传统噪声抵消系统中加入延迟单元消除正弦窄带干扰,第Ⅱ级用LMS自适应噪声抵消器消除高斯白噪声,同时,利用Simulink模块库对所设计的两级自适应滤波器进行了建模仿真。仿真结果表明:该方案滤波器可以有效地滤除包含正弦窄带干扰和高斯白噪声的混合噪声,达到提高语音质量的目的。     

加窗LMS－ML自适应时间延迟估计

简述了最大似然时延估计的基本原理，从Ｒｏｔｈ处理器的自适应实现出发，发展了一种加窗ＬＭＳ－ＭＬ自适应时间延迟估计方法。这种方法以ＬＭＳ自适应信号处理技术为基础，利用自适应估计Ｒｏｔｈ处理器来得到幅度平方相干函数，进而实现最大似然时延估计，在自适应迭代过程中，对自适应滤波器的权矢量进行了加窗处理。理论分析和计算机仿真表明：这种方法在估计精度、收敛速度和计算复杂度诸方面均优于基本ＬＭＳ自适应时间延迟估计。     

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。     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

一种改进的变步长最小均方算法滤除心电信号运动伪迹的研究

设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。     

基于LMS算法的自适应滤波器在水声信号处理中的应用

针对水下环境通常是一种时变的强噪声信道,而采用传统的滤波器难以检测到有用信号的特点,利用LMS自适应谱线增强算法,构造了自适应滤波器。通过理论分析与仿真实验对该增强器进行了研究。结果表明：该谱线增强器收敛后均方误差小,提高了增强谱线和抑制非高斯噪声的能力。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系.该函数具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且能克服输入端不相关噪声对步长μ(n)的影响.由此函数,得出了一种新的变步长自适应算法,理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于文中所述其他算法.     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方（least mean square,LMS）算法在时变信道的最小稳态均方偏差（mean square deviation,MSD）由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方（multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS）算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。     

直扩系统中匹配滤波器的FPGA实现及优化设计

数字匹配滤波器也称作数字相关器,文章介绍了数字匹配滤波器在FPGA上的实现方式,对于卫星通信等领域中要求的匹配长度较长而导致的器件消耗增大,讨论了资源优化的途径,并对比2种优化方式,给出了经改进后的逻辑复用的FIR结构;综合结果表明,该结构能有效地节省器件的消耗。     

一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。     

数字视频图像传输中基于FPGA的图像去噪方法

在靶场测试实验中,为了节约经费和节省时间,需要将大量的视频图像进行高速传输与存储,以方便事后处理.研究了数字视频图像传输中一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的数字图像去噪方法,设计了基于FPGA的图像滤波器,并利用Matlab进行仿真实验.得出基于均值操作的自适应中值滤波方法...