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。     

自适应均衡算法的研究进展

简述了能补偿或减小现代通信系统中的码间干扰问题的自适应均衡算法的基本原理及其特点．介绍了最小均方误差算法、递归最小二乘算法等几类主要的自适应均衡算法,并阐述了近年来出现的主要的自适应均衡算法的原理,对误码率、收敛速度、运算量及稳态误差等评价指标进行了分析．结合分析结果和自适应均衡算法的实际应用前景,探讨了这一领域需要进行进一步研究的问题,并对今后的研究进行了展望．     

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。     

胎儿心电提取自适应滤波器仿真对比研究

为了提高胎儿心电(FECG)提取的准确性和效率,研究了采用最小均方算法、递归最小二乘(RLS)算法、仿射投影算法、能量归一化最小均方算法的四种自适应滤波器应用于FECG提取的速度和准确性.根据设计的基于MATLAB的FECG提取算法仿真分析了四种自适应滤波器的收敛速度与稳态性能的影响因素,并通过调整和优化FECG提取参数对四种自适应滤波器进行了仿真对比.研究结果表明,RLS算法自适应滤波器性能最优,可以快速准确地从母体心电中分离出FECG.     

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。     

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。     

变换域自适应滤波算法的研究

滤波技术在电子信息处理领域中一直占有极其重要的地位,其中对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.介绍了时域LMS自适应滤波算法,然后在此基础上结合近年来国内外发表的相关文献,总结了变换域自适应滤波算法的研究现状,并分析了每种算法的性能特点,最后展望了变换域自适应滤波算法的前景.     

基于X滤波最小均方算法的冲击振动自适应逆控制

针对冲击振动控制的自身特点及已有算法的缺陷，提出了冲击振动的自适应逆控制方法。该方法能够根据不同的负载特性自适应地调节逆控制器参数，在时域实现了冲击振动控制，完全克服了频域方法中低频分辨率低、易产生溢出的问题。同时，针对X滤波最小均方(LMS)算法运算量大、收敛速度慢的缺点，提出了一种快速X滤波LMS算法，运用批处理技术，使码元间的平均计算量减小。试验表明，该方法使控制精度提高了约50％，明显优于已有的控制方法。     

带有色观测噪声的自适应滤波算法

对于带有色观测噪声的系统,基于最小二乘准则(LS),提出了递推增广最小二乘算法(RLSE),该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机仿真例子和信噪比的计算证明了算法的正确性和有效性.     

LMS算法中稳态均方误差的研究

该文详细讨论了ＬＭＳ算法中输入信号相关性，加权数目和稳态均方误差的关系。通过公式推导，从理论上证明了增加加权数目并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号?存在一个最佳的加权数目，使稳态均方误差最小，再增加权数目，稳态均方误差有增大的可能。     

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．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．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

一种新的变步长自适应最小均方算法

提出了一种根据滤波器系数梯度差值的自相关来计算步长的新的变步长自适应LMS算法。分析了算法的收敛性能和稳态特性,给出了算法参数选择的原则。由实验验证了该算法具有良好的收敛性能和跟踪特性,特别是在输入信号相关的情况下,该算法显示出比标准LMS算法和其它变步长算法的优异性能。     

一种稳定的总体最小二乘自适应滤波算法

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法.该算法以系统的增广权向量的瑞利商与增广权向量最后元素的约束项的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并通过对算法稳定性的分析确定了算法中学习因子的取值范围.所提出的算法稳定,计算复杂度低,既没有平方根运算,也不需要标准化处理.仿真实验表明,该算法的收敛性能、鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于同类其他总体最小二乘算法.     

线性回归模型中的渐近最优性

对线性回归中系数的一类估计给出了理论上的最优均方误差.证明了渐近意义下最小二乘估计和lasso估计均不具有最优均方误差性.最后给出了一个具有渐近最小均方误差的回归估计.     

基于自适应理论的谐波检测

对基于自适应理论的4种常用的谐波检测方法进行了系统地分析,通过理论分析和仿真讨论了这些方法的动态过程、时间滞后、计算量以及稳态精度等特性.仿真结果表明:4种检测方法无论电压是否畸变都能准确地检测出谐波量,但是在动态过程、时间滞后和计算量上区别较大.实际使用时应根据实际要求选择.     

几种自适应算法性能比较与仿真

本文对LMS、NLMS以及NVSS算法的性能进行了比较,通过仿真发现NLMS算法的运算速度虽略慢于LMS算法,但其收敛速度和稳态失调远好于LMS算法,同时在性能略低于NVSS算法情况下,NLMS计算简单,更易于在实践中应用,并可以满足实时处理得要求,可应用于处理平稳信号和非平稳信号的领域中。     

线性等式约束的奇异线性模型的Liu型估计

考虑带等式约束的奇异线性模型的参数估计,为了克服复共线性问题,提出一个新的Liu型估计;同时给出这个估计的一些性质,并且得到了这个新的Liu型估计在均方误差矩阵准则(MSEM)下优于约束最小二乘估计的充要条件;得到在均方误差(MSE)准则下新估计优于约束最小二乘估计的充分条件.     

自适应滤波器在提高持续正弦信号采样精度中的应用

针对如何提高ADC转换精度问题,提出自适应正弦滤波方法。对于已知频率信息的信号的测量,按照最小均方误差准则自动调节自适应正弦滤波器的系数,以使滤波器的输出信号与所需测量的信号达到最佳逼近,根据自适应算法收敛结果即可精确得到所测信号幅值和相位。并用MATLAB验证了该方法的有效性,结果证明自适应滤波方法改善了ADC精度和信噪比,相当于提高了ADC的转换位数。     

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。