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一种新的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的变步长算法,理论分析与仿真结果表明,该算法的性能要优于传统的LMS(Least Mean Square)算法和SVSLMS(Sigmoid Variable Step-size Least Mean Square)算法。 相似文献
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关于几种变步长LMS算法的讨论 总被引:1,自引:0,他引:1
LMS算法是自适应滤波应用中一个非常重要的算法,在传统的LMS算法基础上又有多种改进的算法被提出,以适应实际的需要.文章通过举例的方式,列举几种常见的改进型LMS算法,并说明其改进后的优点以及在实际应用中存在的缺陷. 相似文献
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一种新的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的变步长算法.理论分析与仿真结果表明,该算法的性能要优于传统的LMS(Least Mean Square)算法和SVSLMS(Sigmoid Variable Step-size Least Mean Square)算法. 相似文献
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一种自适应LMS滤波的改进算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在传统的LMS(Least Mean Square)算法中,固定步长选取影响收敛速度与稳态误差,而且两者不可兼得。为此,本文提出了一种改进的LMS算法。在计算机仿真知适应信道均衡中,该算法的性能显示优于传统的LMS算法,布景一增加甚少。理论分析与计算机模拟证实了该算法的优越性。 相似文献
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在传统的LMS(Least Mean Square)算法中,固定步长选取影响收敛速度与稳态误差,而且两者不可兼得.为此,本文提出了一种改进的LMS算法.在计算机仿真自适应信道均衡中,该算法的性能明显优于传统的LMS算法,而计算量增加甚少.理论分析与计算机模拟证实了该算法的优越性. 相似文献
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作为通信系统核心器件的功率放大器的线性度直接影响了整个系统的通信质量,而前馈线性化技术综合性能较好,一直以来都是研究的热点.论文基于自适应前馈电路的原理,引入了一种改进的LMS算法,通过计算机软件仿真,表明该算法可以很好地改善系统的线性度. 相似文献
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改进的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2015,(10):115-118
针对解决LMS(Least Mean Square)自适应滤波算法收敛速度及未知系统时变跟踪速度与稳态误差的矛盾,改进步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性映射关系,提出一种新的变步长LMS算法。执行该算法时系统初始阶段或未知系统时变阶段步长自动增大,而稳态时步长缓慢变小,提高了收敛速度和时变跟踪能力,克服了稳态误差偏大的缺点。理论分析及实验结果表明,新算法的收敛、跟踪速度及稳态误差性能均优于现有常见的几种LMS算法。 相似文献
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在分析基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制算法的基础上,利用变异系数解决了该算法在信噪比高时干扰抑制性能急剧下降的问题。数字仿真结果表明,应用变异系数后的算法不仅可有效抑制直扩系统中的窄带干扰,且易于工程实现。 相似文献
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根据船舶电力推进变频驱动的特点,提出了一种新型变频器输出混合有源正弦波滤波器,在变频器的输出侧接上一个LC基波串联谐振电路,使变频器的输出电压对基波呈现低电抗、对谐波呈现高阻抗;同时实时检测负载端电压,根据瞬时无功功率理论可直接检测出谐波电压波形,并通过变流器和串联变压器反馈一个与谐波电压幅值相等、相位相反的电压去抵消系统中剩余的谐波电压。阐述了新型变频器输出混合有源正弦波滤波器的结构和工作原理,分析了滤波器的谐波抑制原理,给出了滤波器的仿真结果及分析。仿真结果表明:此滤波器设计新颖、结构简单、可靠性高,在各种工况条件下都能得到优化的滤波效果,很好地改善变频器的输出电压波形。 相似文献
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同频干扰(收发天线的直接耦合波,表面直接发射波)由于其具有很强的能量对近场瞬态主动电磁探测系统的目标信号造成了严重的干扰,此干扰与目标回波信号同频且强度往往高于目标回波信号,因此,对探测系统的正常工作危害极大。本文分析了传统的同频干扰消除方法,阐述了自适应RLS(递归最小二乘法)滤波的原理,在此基础上提出了一种基于QRD-LS算法的同频干扰消除方法。该方法收敛速度快、运算量较小、能实现实时的信号处理。计算机仿真结果表明该方法可有效抑制同频干扰,提高了目标回波的信干比(SIR)。同时该方法对同频干扰的局部畸变以及幅度、时延的变化具有很强的适用性。 相似文献
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介绍了自适应噪声抵消系统及其核心部分一自适应滤波器的基本原理和常见算法,并采用LMS、NLMS算法在Matlab平台中进行了系统消噪性能的仿真对比,讨论了不同参数设定对系统性能的影响.结果表明,当其他条件不变时,所选用步长或者滤波器阶数的增加,会造成滤波器自适应学习时间加长,失调系数变大,消噪性能趋于恶化;对于有色噪声的消除,NLMS算法有明显优势和效果,而LMS算法则存在梯度噪声被放大、失真度高等问题. 相似文献