一种改进的噪声抵消器LMS自适应算法

指出常规噪声抵消器LMS自适应算法采用恒定的步长，具有收敛速度慢，失调量大的缺点，提出了一种改进的LMS自适应算法，该算法根据对输入信号信噪比的估计，采用变步长，其步长随输入信号信噪比的变化而改变，从而提高了收敛速度，降低了回响，提高了输出信号信噪比，计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度，降低回响，消噪性能等方面均优于常规算法。     

自适应滤波在噪声抵消中的应用

介绍了自适应噪声抵消的工作原理,并对算法的选择进行了简单论述,说明了选择LMS算法的原因,并进行了仿真。     

一种联合广义旁瓣抵消麦克风阵列和MMSE-LSA的语音增强系统

单通道语音增强算法自20世纪60年代以来有了长足的发展,但由于时频域处理的局限性,现有的单通道语音增强算法无法有效抑制背景噪声中的突发噪声成分。突发噪声通常表现为短时、能量强、时频域有纹理特征,在参数上无法和语音进行有效区分。但背景噪声中的突发噪声,在空间上通常具有方向性。因此,提出了一种联合空间和时频域的语音增强系统。即在语音采集的前端使用GSC麦克风阵列形成波束,使主瓣对准期望语音信号、旁瓣对准突发噪声从而从空间上抑制突发噪声,然后对采集到的语音信号进行时频域语音增强处理。选取MMSE-LSA作为时频域的处理算法,因其在保留语音的可懂度、自然度方面有突出的性能。实验表明,该系统可以有效地抑制含有突发噪声的背景噪声。     

针对一种特殊干扰信号的自适应抵消器改进算法

提出针对一种特殊干扰信号的自适应抵消器改进算法。它既能有效地进行噪声抵消，又在一定程度上加快收敛速度，从而提高自适应抵消器在这种干扰环境下的性质。文中通过严格的理论推理，证明这种算法的可行性和优越性。计算机仿真结果表明，利用改进算法得到的抵消器输出结果，明显优于传统算法所得的结果。最后指出，这种改进算法在范围上的特殊性。     

自适应回波抵消器的算法与MATLAB仿真

1、线路回波产生的背景 在电信网中,为了降低电话中心局与电话用户之间电话线的价格,用户线的连接采用两线制;电话中心局之间连接采用四线制。为了适应四线到二线或二线到四线的连接,需要使用二线到四线的混合电路。     

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．     

基于LMS算法的自适应噪声抵消器研究

当前，如何尽可能地降低噪声污染是一个重要的研究课题，随着计算机技术和信号处理技术的发展，噪声控制技术已广泛地应用于各个领域，本文论述了基于LMS算法的自适应噪声抵消器的工作原理，并进行了实验验证，结果表明，该方法具有良好的降噪效果。     

一种变步长符号梯度脉冲噪声对消算法

针对最小均方误差(least mean square,LMS)自适应噪声对消器在脉冲噪声干扰条件下实现噪声对消失效的问题,提出了一种变步长符号梯度最小均方误差(variable step size sign LMS,VSSLMS)脉冲噪声对消算法?VSSLMS算法利用符号函数对误差信号?参考噪声信号取符号运算构成符号梯度? 符号算子的量化操作可以抑制脉冲噪声对自适应算法的影响,为进一步提高VSSLMS脉冲噪声对消性能,采用误差功率归一化准则设计步长控制函数,给出了一种变步长算法,该算法能减小由于符号算子引入的量化误差对收敛速度和收敛精度的影响?利用计算机仿真把提出的VSSLMS脉冲噪声对消算法与改进的归一化LMP算法(MNLMP)进行了比较,结果表明,VSSLMS算法具有更快的收敛速度,同时具有与MNLMP算法相近的稳态剩余误差?因此,VSSLMS算法在脉冲噪声对消中具有实际应用价值?     

一种新的用于语音增强的噪声谱估计器

提出了一种新的噪声谱估计算法，从采集到的含噪声语音信号中直接估计出噪声谱的变化，并且利用一个初始噪声序列进行噪声谱的更新。实验表明，该算法能准确地估计出噪声谱，相比传统的噪声谱估计器，其准确性和实时性显著提高了，也增强了可靠性，特别是在有强背景噪声（输入信噪比很低）和慢变化噪声的情况下性能得到了明显的提高。     

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.     

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。     

最优变步长最小均方模型和实现算法

为了解决最小均方(leastmeansquare,LMS)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,在独立假设的条件下,从滤波器系数均方误差的角度,提出了最优步长定理,证明了最优步长和均方误差之间存在一一对应的关系。并以此构造了最优变步长LMS(optimalvariablestep-size,OVS-LMS)模型。推出了最优步长的递推式,讨论了最优初始化相对步长的选取方法。综合以上的分析结果,提出了该模型的实现算法。计算机仿真证明了该算法和OVS-LMS模型的学习曲线是非常相近的,因而该算法在独立假设条件下是最优的变步长LMS算法。     

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。     

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。     

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.     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

基于最小均方滤波的RTO预测算法

传统的传输控制协议(TCP)中的重传超时值(RTO)设置过于保守,且RTO预测算法对于往返时延(RTT)变化的响应过于缓慢,造成长时间的无谓等待,降低了带宽利用率。为了解决这些问题,提出一种基于最小均方(LMS)滤波的预测算法。为了验证新算法的性能,选择了大量有代表性的网址进行试验,对新旧2种算法的预测结果进行比较,并做了性能分析。试验结果证明,所提出的算法相比于原算法,具有能很快达到稳定,稳定后的预测误差小,对RTT变化的响应快等特点,提高了传输性能。     

基于最小均方滤波的RTO预测算法

传统的传输控制协议(TCP)中的重传超时值(RTO)设置过于保守,且RTO预测算法对于往返时延(RTT)变化的响应过于缓慢,造成长时间的无谓等待,降低了带宽利用率。为了解决这些问题,该文提出了基于最小均方(LMS)滤波的预测算法。为了验证新算法的性能,选择了大量有代表性的网址进行试验,对新旧两种算法的预测结果进行比较,并做了性能分析。试验结果证明,该文提出的算法相比于原算法,具有能很快达到稳定,稳定后的预测误差小,对RTT变化的响应快等特点,提高了传输性能。     

LMS自适应滤波器及DSP-Builder实现

在研究LMS自适应滤波理论的基础上,建立LMS自适应滤波器的数学模型,利用MATLAB中DSP-Builder库设计了一种LMS自适应音频滤波器,并用FPGA实现。实验结果表明选择合适的步长因子有助于改善滤波器性能,可实现对音频信号的自适应滤波。