车辆主动悬架系统的LMS自适应控制

选择LMS自适应滤波算法，通过调整自适应滤波器的权系数使二次性能指标达最小，根据单个样本方差的负梯度来调节权系数；得到控制输出。针对简化的车辆模型，将空钩控制、广义自适应控制与LMS自适应控制相对比。仿真计算表明，主动悬架系统LMS自适应控制策略不仅计算简单，而且理论上在主动悬架系统中的应用是切实可行的，性能明显优于其它对比控制方法。     

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，根据路面一车辆系统的特点，提出一种在线可调整的模糊控制算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型，以路面信号作为激励源，进行悬架系统的振动控制研究，结果表明提出的算法对车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

基于MIMO法的行星齿轮减速器的模态试验

针对行星齿轮减速器,采用MIMO方法进行模态试验,将方案一(弹性绳悬挂)和方案二(弹性绳和充气轮胎混合支撑)两种形式下高频信号和低频信号得到的六组试验数据用LMS模态分析软件进行处理,得到七阶模态频率及其振型,及各阶模态的模态质量、模态刚度和模态阻尼等信息。最后分别对两种方案进行模态可信度和有效性分析,分析结果表明,两种方案在模态参数估计上都能取得相对合理的结果,方案二在获取低频模态信息方面效果较好,而方案一在获取高频模态信息方面效果较好,具体应用时应根据所关心的频段和模态参数选取不同方案的数据进行参考。     

不同变换域下LMS算法收敛性能分析

现代舰船由于电子系统集中,空间狭窄,存在严重的电磁干扰问题.解决此问题的有效途径是自适应干扰抵消,其核心则是自适应滤波算法.在提出自适应干扰抵消模型的基础上,就目前改进LMS自适应滤波算法的域变换算法进行了研究.叙述了LMS算法,对比分析研究了其在时域和一般变换域下的收敛性能.结合Walsh域与小波域的变换实例进行了计算机模拟仿真,结果表明,通过域变换后的自适应滤波算法的收敛性能明显得到改善.最后提出了未来自适应滤波算法发展方向.     

一种新型接收机天线系统的设计

提出一种新型接收机天线系统的设计方案,并对部分模块作了仿真分析;该设计的实现依赖于自适应算法,以及自适应调零在天线系统中的应用,通过性能与可实现性的综合考虑,选择功率反演算法作为系统的前置算法,为系统提供必要的零点信息,更新系统的权值,使系统自动在干扰来向上面设置零点,把干扰抑制在一个很低的水平上,或者完全抑制.     

LMS自适应滤波器的FPGA实现

LMS自适应滤波器是一种广泛使用的数字信号处理算法,对其实现有多种方法.通过研究其特性的基础上,提出了在FPGA中使用软处理的嵌入式实现方案,文中对实现方式的优缺点进行了分析,并给出了硬件实现中的有线字长效应进行了详细的分析.     

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。     

两种自适应噪声抵消算法的性能仿真

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.     

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...     

LMS自适应时延估计法在被动定位系统中的应用研究

小均方（ＬＭＳ）自适应时延估计法不依赖于输入信号和噪声的统计先验知识而可以跟踪动态或时变的环境和参数,算法亦比较简单。计算机仿真和湖试分析数据分析表明,将ＬＭＳ自适应时延估计法应征地被动定位系统,可以获得较高的定位精度,另外,对影响被动定位精度的因素进行了分析。