‘G5XDSP在自适应滤波器设计中的应用

‘Ｃ５ＸＤＳＰ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结构特点之后， 利用这一特点实现的自适应滤波器的设计方法。     

归一化LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现

固定步长LMS算法自适应滤波器在收敛速度与稳态误差之间存在矛盾,变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够灵活避免此矛盾.分析了两种变步长LMS算法自适应滤波器基本原理,先使用MATLAB对其分别进行仿真,之后应用SZ-EPP5416评估板对其分别进行了DSP实现,仿真结果与DSP实现都表明变步长LMS算法改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,但归一化LMS算法能更好地改善固定步长LMS算法的矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差.     

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。     

自适应滤波器(LMS)算法及其在DSP上的实现

根据自适应滤波器(LMS)算法的原理,本文提出了自适应滤波器(LMS)算法在TMS320VC5410上的实现方法,给出了系统的工作原理、电路、算法程序以及实验结果.     

自适应滤波器设计及MatLab实现研究

自适应滤波器技术因其各方面的优越性能,已经在数字通信、工业控制和雷达等领域获得了广泛应用。本文主要介绍自适应滤波器的Matlab设计方法,且以LMS算法作为范例进行MatLab仿真,结果可见设计的自适应滤波器具有良好的性能和较强的可操作性。     

基于DSP的自适应线性滤波器的设计与实现

自适应线性滤波算法是一种简单的估计梯度的方法,广泛应用在信号处理、图像处理、控制工程等领域。DSP(Digital Signal Processor,数字信号处理器)是一种高速度,高性能、特别适合于实现各种数字信号处理的微处理器,用DSP进行信号处理有很好的实时性及处理精度,文章完成了一种基于DSP的自适应线性滤波器的设计,从而实现对音频信号的初步降噪处理。     

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。     

基于LabVIEW的LMS自适应滤波器的设计及其应用

传统自适应滤波器的研究大多局限于Matlab、Simulink等工具,由于不能设计成一个虚拟仪器或者一个应用系统,无法测试滤波器在工程应用中的实际性能.因此,该文以LMS算法为例,设计了一种基于LabVIEW的LMS自适应滤波器.实验证明,该滤波器有效、性能良好,而且能很好地应用于语音信号的分析和处理.     

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。     

多分辨率滤波器组在自适应噪声消除中的应用

利用多分辨率滤波器组设计了自适应噪声消除新的电路结构，先将待处理信号分成两个通道，再分别利用各自通道自适应滤波器并行处理数据。由于多分辨率滤波器的应用，使得各个通道的自适应滤波器长度缩短，且并行处理，从而减小了计算复杂性，加快了运行速度。     

格型滤波自适应权向量法的DSP实现

自适应权向量法（ＡＷＶＭ）检测弱信号常用ＬＭＳ滤波算法。这种方法的最大缺陷之一是滤波器的权系数仅根据总误差值来调整的。因此,这些权系数相互有牵连,这是ＬＭＳ自适应滤波器收敛响应较慢的原因之一。克服这一缺点的一种方法是采用格型滤波算法。应用格型ＬＳＬ滤波于ＡＷＶＭ中检测噪声中的高频弱信号,并应用ＤＳＰ实现高速数据处理,仿真结果证明了它的可行性和实时性及优越性。     

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.     

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     

用单片微机实现自适应滤波：自适应噪声抵消系统（ANCS）

本文主要介绍了用单片微机实时实现自适应滤波的研究,着重讨论了对50Hz干扰的消去——自适应噪声抵消.文中包括用APPLEII模拟自适应滤波实现的可能性研究,用MCS-51实现ANCS软硬件的介绍.本文对自适应滤波的研究和实用以及教学实验均有一定的参考价值.     

基于粒子群算法的自适应LMS滤波器设计及可重构硬件实现

自适应滤波器设计是典型的多参数组合优化问题,利用一种改进的粒子群优化算法(MPSO)来优化设计自适应LMS滤波器.将滤波器设计问题转化为滤波器参数优化的问题,利用改进的粒子群算法MPSO搜索整个参数空间,从而获得全局优化的系数.设计的滤波器应用于系统的跟踪响应中,并在基于可重构硬件的平台上实现自适应滤波器.从收敛和失调性能指标评价所设计的LMS滤波器,实验结果表明设计的LMS滤波器具有较好的性能,证明了这种方法的有效性和优越性.     

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.     

TMS320C5402 DSP中断资源及其应用

TMS320C5402是美国TI公司推出的TMS320系列中新一代定点数字信号处理器。它以独有的高性能、低功耗及低价位等优势,一经推出便受到业界人士的青睐。该文介绍了该芯片的中断资源,并以定时器中断为例对TMS320C5402中断的实现方法进行了说明,给出了汇编源程序代码。     

基于内插型双边带滤波器的时域自适应滤波

针对过采样条件下直接序列扩频（DSSS）系统中采样样值相关性造成在使用传统时域自适应滤波窄带干扰抑制方法时扩频信号失真的问题,提出一种改进的时域自适应滤波方法.该方法基于内插型双边带滤波器,采用抽取-内插结构,结合最小均方（LMS）算法进行自适应权值更新,实现窄带干扰抑制.理论分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,该方法与常规自适应滤波方法比较,具有更小的信噪比回退和有用信号畸变;同时低信噪比情况下,其误码率性能也略有优势.