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1.
考虑到直接序列扩频(DS-SS)系统中无限深度格型陷波器在去除窄带干扰的同时对扩频信号的损伤,在无限深度格型陷波器上添加一自适应横向滤波器,其输出作为对受损扩频信号的误差补偿.仿真结果证实,新设计的误差补偿滤波器改善了无限深度格型陷波器的性能,而系统计算复杂度只有少量增加.  相似文献   
2.
针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。  相似文献   
3.
基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。  相似文献   
4.
提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .  相似文献   
5.
介绍了窗函数及数字滤波器,并利用窗函数法设计数字滤波器。在设计中引入了Matlab工具软件进行设计与仿真。  相似文献   
6.
提出一种新的近似完全重构因果稳定的IIR余弦调制滤波器组的设计方法.基于所定义的一种IIR余弦滚降原型滤波器,滤波器组所要求的平坦条件完全被满足.在预先给定极点值的条件下,滤波器组的设计问题可以写成一个凸极大极小优化问题,从而采用二阶锥规划法求解.求出的滤波器组具有合理的完全重构误差,且原型滤波器的多相因子的分母相同,简化了完全重构条件.采用该滤波器组作为约束非线性优化法的有效初值,进一步优化得到完全重构IIR余弦滤波器组.  相似文献   
7.
利用Matlab软件平台,以双线性变换法设计的五阶IIR数字低通滤波器为例,推导其阶数与通带最大衰减、阻带最小衰减、通带边界角频率、阻带边界角频率的关系式,并结合系统函数、Z域分析等理论,以及仿真结果对滤波器的过渡带和阻带进行深入分析.结果表明,五阶IIR数字低通滤波器是一个稳定的系统,相位在通带和阻带内出现延迟.当频率为0.25π rad/s时,相位状态存在反向突变,传输的信号包络崩溃并进入过渡带,此时,相位呈现超前状态;当阻带内幅度响应衰减为0后,系统信号仍存在相位变化,且有微量信号通过.  相似文献   
8.
从矢量空间基函数的角度阐述了具有限制反馈的自适应IR滤波器——Laguere滤波器和Gamma滤波器,提出了这类滤波器的统一模型.在此基础上,对其性能作了较为详细的分析与比较,指出一般意义上Gamma滤波器性能好于Laguerre滤波器,导出了具有限制反馈的自适应IIR滤波器的Wiener-Hopf方程及其相应的LMS算法,并给出了仿真结果.  相似文献   
9.
为了实现输入序列为无限长的线性相位递归IIR数字滤波器,提出了采用状态变量的方法.将每个块的某个初始状态应用于第2级来寻找到最佳可能状态的理论表达式,得到最好的可能初始状态,从而获得理想输出的较好近似.仿真表明,所提出的方法与其他方法相比,不但可以实现线性相位和减少滤波器阶数,而且还减少了运算次数.  相似文献   
10.
针对直接序列扩频系统(DSSS)窄带干扰抑制滤波器的输出信干噪比不仅与陷波带宽、陷波深度有关,还受陷波器相位特性影响的问题,推导了扩频信号经二阶直接型IIR陷波器抑制窄带干扰后相关输出信干噪比改善因子闭式解,并与Kwan-Martin结构IIR陷波器、最优Wiener解FIR滤波器性能进行了比较.由理论推导和比较分析可知,在工程实现中对于单频干扰的抑制,直接IIR陷波器优于其他三类滤波器.  相似文献   
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