基于FPGA的LMS自适应滤波器设计

基于FPGA的自适应滤波器设计是自适应信号处理技术用于工程实践的重要基础。本文在分析最小均方误差（LMS）算法的基础上,详细讨论了LMS算法实现的数制和时序,给出了一种自适应滤波器的FPGA设计方案。仿真结果表明,该方案十分有效,现已成功应用于实际的数字信号处理系统。     

基于小波阈值法和LMS自适应滤波法的舰船去噪方法

在海上行驶过程中,为确保安全稳定航行,有必要高度重视舰船去噪的重要性。其中,在舰船去噪过程中,将信噪比增益当做小波基函数的一个重要参数进行研究,可以将改进后的小波阈值算法应用到舰船的背景信号去噪算法中,进而改善去噪的效果。而LMS自适应滤波器则能够结合环境改变对滤波器的系数进行自动调整,结构相对简单且运算量不大,容易满足硬件需求,所以也在噪声对消与信号预测、增强等诸多领域中得到广泛应用。在舰船去噪中,将小波阈值去噪方法与LMS自适应滤波算法应用于其中具有一定的可行性,值得展开进一步研究与探讨。     

基于样本熵理论的进化论自适应消噪算法

进化论自适应滤波器消噪算法通过有性繁殖和无性繁殖规则可以实现全局最优搜索,从而最优地消除可加性噪声,有效提取故障特征信号。但定值进化系数和以残差信号平均能量的倒数作为适应度函数等因素,约束了该算法的收敛特性和消噪性能。由于样本熵拥有可有效表征信号的不规则性和复杂程度、可较少地依赖时间序列的长度、对于丢失数据不敏感、对瞬态强干扰有较好的承受能力等特性,本文将信号样本熵的倒数作为适应度函数,采用变步长的进化系数提出基于样本熵理论的自适应进化论消噪算法。模拟仿真和实验数据研究表明,本算法有较好的收敛速度和消噪效果。     

互补对LMS自适应算法在噪声消除中的应用实现

在接收超低频信号时,由于受到天线辐射效率和海水衰减的限制,噪声的存在是对有用信号最大的干扰.传统的算法可靠性受限,可以采用自适应算法来实现噪声消除.一般LMS算法收敛速度快但稳态误差大,通过搭建自适应滤波模型,对其改进算法即互补对LMS算法进行仿真.结果表明,这种自适应算法滤波后稳态误差较小,对噪声的消除具有良好的效果.     

船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究

由于船舶行驶过程中产生的噪声会掩盖机舱设备信号,使工作人员的信号监测难度增加,为此提出船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。寻找噪声来源,提取噪声特征,计算得出噪声序列,分析噪声线谱,调制包络谱以及连续谱三者间的相关性,利用Ansys软件,建立船舶机舱的缩比模型,获得振动模态点。采用自适应滤波器,将噪声相互消减,实现自适应消噪,完成船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。设计仿真对照实验,检测研究结果,利用计算机程序,模拟实际应用过程。实验结果表明,采用所提出算法能够有效控制信噪比曲线,使其波动保持在稳定范围,减小了混在设备信号当中的噪声,与常规算法相比,对噪声的控制效果更好。     

一种自适应LMS滤波的改进算法

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.     

汽车车内噪声主动控制归一化LMS算法

通过对汽车车内噪声采集试验数据进行分析,运用最小均方(LMS)算法和归一化LMS算法,分别对自适应滤波器中的权向量按照最速下降算法进行更新,并利用建立的自适应滤波器进行汽车车内噪声主动控制。通过比较汽车车内噪声主动控制结果,表明:与LMS算法相比,归一化LMS算法具有更快的算法收敛速度和较小的稳态误差,其收敛速度提高58.3%,其稳态误差降低62.5%。     

LMS算法在舰船磁场信号检测中的应用

针对检测舰船磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种基于变步长LMS算法的检测方法.根据舰船磁场信号的实际特征,首先采用小波阈值去噪法对实测信号进行处理,去除测量信号中的白噪声,并提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用变步长LMS算法对低频分量进行自适应滤波,进一步滤除噪声,提取舰船磁场特征信号.船模实验的结果表明,该算法可以显著提高信噪比,增强了对舰船磁场信号的检测能力.     

基于自适应插值的符号定时恢复算法

在分析插值滤波器和均衡器的基础上,讨论了一种自适应插值的定时恢复算法,并进行了仿真.仿真结果表明,这一方法优于拉格朗日插值算法和LMS均衡算法.该算法在完成了对定时误差的插值运算的同时,也消除了衰落引起的码间干扰,性能良好.     

基于LMS算法的自适应前馈

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.     

A method of multi-channel reference signals acquiring in broadband ANC

In a flank array on an unmanned underwater vehicle （UUV）, self-generated noise which has broadband and colored spectrum property in frequency and spatial domain is the main factor affecting the performance of weak signal detection, so the technique of adaptive noise cancellation （ANC） as well as physical denoising and active noise cancellation are often used in practice. Because ANC is based on correlations, improvements in performance come from better correlation between reference signals and primary signals. Taking full advantage of the characteristics of flank arrays and the characteristics of information obtained from hydrophones, a new method for reference signal acquisition for adaptive noise cancellation is proposed, in which the multi-channel reference signals are obtained by accurate delaying for a given direction of arrival （DOA） and differencing between adjacent outputs of array elements. The validity of the proposed method was verified through system modeling simulations and lake experiments which showed good performance with little additional computational burden.     

基于自适应噪声抵消的源识别及其相关性研究

对参考输入相关的ANC的基本原理进行推导,通过仿真,对参考输入的相关性和ANC结果精度的关系进行研究。仿真结果表明:在信号信噪比较高的情况下,典型的是弱宽带噪声背景上叠加强线谱情况,参考信号之间的相关性对ANC抵消结果没有太大的影响,水池试验证实了自适应抵消方法应用于计水下航行器源识别分析的可行性。     

双通道语音增强的DSP实现

双通道语音增强技术在自适应噪声对消系统中有着广泛的应用.在传统的双通道自适应噪声对消系统里,需要一个纯净的参考噪声作为辅助输入,但这在实际应用中很难做到.首先针对基本的自适应噪声对消原理,研究了一种改进的双通道自适应语音增强模型.该模型是一个基于TMS320C6713B芯片的双通道实时数据处理系统,以AD73311为数模转换器件,具有两路独立的A/D、D/A通道,能够实现语音信号的16位数据采集与处理.最后对此系统的DSP硬件设计作了简要介绍,并研究了该系统的软件设计以及算法实现.     

基于变步长LMS的频域干扰抑制算法的研究

基于对时域变步长LMS算法、频域块LMS算法的研究分析,给出了一种新的基于变步长频域块LMS的干扰抑制算法,仿真结果和分析表明能实现更好的收敛速度和更小的有用信号损失,并且计算复杂度低,利于工程实现。     

基于X-LMS自适应逆控制理论的船舶自动舵研究

本文分析了自适应逆控制理论和X—滤波LMS自适应逆控制算法，并针对船舶自动舵特点，用修正传递函数的方式来稳定船舶操纵模型，使用LMS算法对船舶进行模型参数辩识和控制器的设计。仿真结果表明，与PID控制相比，X—滤波LMS自适应逆控制算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

基于小波变换与变步长LMS算法的船舶磁场信号检测

针对检测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种基于小波变换与变步长LMS算法的检测方法.根据船舶磁场信号的实际特征,首先对信号进行小波分解,并提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用变步长LMS算法对低频分量进行自适应滤波,进一步滤除噪声,提取船舶目标特征信号.船模实验的结果表明,该算法可以显著提高信噪比,增强...     

一种基于钟形函数的变步长LMS算法

在干扰消除背景下,提出了一种基于钟形函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过理论分析和计算机仿真验证了该算法在提高收敛速度和减小稳态误差上的优越性,并分析了参数选取对算法性能的影响。     

工程船动力定位系统滤波器设计与研究

为了解决卡尔曼滤波器在给定艏向线性化和过程噪声矩阵难以精确计算的问题,在建立船舶动力定位系统数学模型的基础上,设计了基于Sage-Husa自适应滤波算法的动力定位系统滤波器,并针对具体船型进行了滤波器设计,通过实船试验表明此方法能够很好的滤除高频运动信息的干扰,准确地估计出船舶低频运动信息,在工程上是可行的。     

一种基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法

提出了一种自适应进化策略算法(AES),该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整,从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波(PF)相结合,提出了基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法(AESPF)。该算法将AES应用于粒子重采样,以保证粒子的有效性和多样性。通过仿真计算表明,提出的算法可以有效提高滤波性能。