组合步长的改进仿射投影主动噪声控制算法

为了改善在主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)中由不平稳脉冲噪声引起的经典仿射投影算法稳态误差高的缺陷,利用鲁棒类M估计器代价函数对误差信号的饱和特性,将其与权重向量的L2范数约束相结合,提出类M估计器函数仿射投影算法。该算法的收敛精度相较于经典符号仿射投影算法提升3.2 dB。为了进一步提升收敛速度,将组合步长技术引入上述算法来自适应调节权重约束中的步长参数,调节收敛速度与稳态误差之间的矛盾。仿真结果表明,最终提出的算法突破固定步长的限制,可实现更快的收敛速率和更低的稳态误差,相较于已有仿射投影算法,在收敛速度方面提升2倍,在收敛精度方面提高10 d B。该算法可为之后仿射投影算法的研究提供理论指导和实验依据。     

车内噪声主动控制变步长LMS算法

通过对轨道车辆车内含噪样本数据的分析,应用步长因子μ(n)与误差信号e(n)呈正弦函数关系的变步长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车内噪声主动控制。结果表明,提出的变步长LMS算法解决了LMS算法因固定步长不能同时兼顾算法收敛速度和稳态误差的固有缺陷,具有更快的算法收敛速度和较小的稳态误差。     

一种新型快速收敛的LMS谐波检测算法

针对传统基于固定步长LMS算法在电网谐波检测中存在收敛速度与稳态精度需折中选择的问题,提出了一种新型具有较高收敛速度的改进变步长LMS算法。该算法以同一相位下相邻两时刻的误差信号e(n)、e(n－1)的自相关估计调节步长更新,并且采用归一化处理方式,以误差信号在总电流信号中的比例k(n)、k(n－1)作为新反馈量,同时对新的反馈量进行相干平均估计来调整步长迭代;在权值迭代公式中引入相邻时刻估计误差绝对值之差的扰动量来加快自适应滤波器权矢量的迭代速度。MATLAB/Simulink仿真和实验证明,该方法相对于传统固定步长LMS谐波检测算法在收敛速度和稳态精度上有了进一步的提高,尤其在负载发生突变时的跟踪能力。     

汽车车内噪声主动控制变步长NFB-LMS算法

为规避最小均方（Least Mean Square,LMS）算法不能同时提高收敛速度和降低稳态误差的固有缺陷,以及已有变步长LMS算法存在收敛速度慢和稳态误差估计精度差的问题,文中提出了一种基于变步长归一化频域块（Normalized Frequency-domain Block,NFB） LMS算法的汽车车内噪声主动控制方法。为了比较,应用传统的LMS算法、基于反正切函数的变步长LMS算法和变步长NFB-LMS算法分别进行实测汽车车内噪声的主动控制。结果表明,与其他两个算法相比,变步长NFB-LMS算法的收敛速度提高了70%以上,稳态误差减小了90%以上。变步长NFB-LMS算法在处理车内噪声信号时具有很高的效率,为进行汽车车内噪声主动控制提供了一种新方法。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

在分析传统的定步长最小均方(LMS)算法、变步长LMS算法的基础上,通过建立误差信号与步长因子之间的新的非线性映射关系,提出新的改进型变步长LMS自适应算法.通过MATLAB仿真分析,证明了该算法具有较好的收敛速度和较小的稳态误差以及较好的时变系统跟踪能力.     

变步长LMS自适应均衡算法研究

为解决宽带无线通信中由多径信道产生的符号间干扰,对最小均方(LeastMeanSquares,以下简称LMS)自适应均衡算法进行深入分析。针对LMS算法收敛速度和稳态均方误差相互矛盾的问题,重点研究变步长LMS算法,在现有算法的基础上,进行步长分析,提出一种新型变步长LMS算法。利用信道响应长度、均衡器阶数、收敛误差共同控制迭代步长,简化步长设置,提升算法的收敛速度并降低稳态均方误差。仿真分析表明新型变步长LMS算法有更好的收敛特性。     

误差非线性函数的变步长FxLMS算法研究

滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能。用三种常见的噪声作为参考输入信号进行仿真试验,对比了不同非线性函数变步长算法的性能。结果表明,变步长FxLMS算法能有效改善参考信号为高斯白噪声和正弦波时的收敛速度和稳态误差,且不同噪声环境下最优算法不同,但此类算法无法提升噪声源为冲击噪声时的性能。这为不同应用场景下算法的选取提供了参考。将变步长FxLMS算法应用于某车型的发动机主动噪声控制,结果表明,变步长FxLMS能显著提高定速工况的系统性能,但对急加速工况效果并不明显。     

适用于无线传感器节点的低复杂度CCVSLMS均衡器研究

针对无线传感器节点的均衡算法--最小均方误差(LMS)算法和截断数据LMS算法或截断误差LMS算法(CLMS算法)的收敛速度、稳态误差性能的不足,进行了截断误差和截断数据可变的步长LMS算法(CCVSLMS算法)的研究,该算法通过对误差和数据进行截断处理和建立步长因子μ与截断变化率的线性函数关系来改善收敛速度和稳态误差...     

变步长LMS算法在回声抵消器中的应用

针对在回声消除中应用LMS算法出现的不足,提出在定点DSP上应用变步长LMS算法的回声抵消器的设计,仿真比较了变步长LMS算法与定步长LMS算法在收敛速度和稳态误差上的差别,最后介绍了在C54x上的实现时如何兼顾处理速度和精度的设计考虑。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法，并进行了计算机仿真．结果表明，该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外，其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSI—MS算法。     

改进果蝇优化LSSVM超声波萃取产物浓度软测量

针对超声波天然产物萃取过程中产物浓度难以在线检测的问题,提出了一种改进果蝇优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的超声波萃取产物浓度软测量建模方法。首先将混沌优化与迭代步长动态调节方法相融合,提出了一种混沌动态步长改进果蝇优化算法(Chaos Dynamic Step Fluit Fly Optimization Algorithm,CDSFOA),该算法引入动态调节因子对步长动态更新,并利用混沌优化实现各变量之间映射等操作,能够有效提高果蝇优化算法的收敛精度和收敛速度,然后利用CDSFOA对LSSVM进行参数寻优,构建最优CDSFOA-LSSVM软测量模型,最后利用超声波斛皮素萃取实验数据进行验证。结果表明,提出的模型不仅有较好的学习和泛化能力,而且具有良好的预测精度,可为超声波天然产物萃取工艺优化提供理论指导。     

一种提高稳态误差及收敛速度的回声消除算法

以研究回声消除为背景,在分析比较了三种LMS自适应滤波器算法的基础上,提出了改进的LMS自适应滤波器算法。并利用Matlab进行仿真分析,通过绘制误差曲线、学习曲线,证明了改进后的算法在稳态误差以及收敛速度方面都优于之前的算法。该算法能较好地应用到IP电话中的回声消除的自适应滤波问题。     

双曲正切非线性函数和加均值量化算法对BP神经网络图像压缩处理的影响

为了有效改善整个网络神经元的信息处理的特性,采用了双曲正切S形非线性传输函数和加均值量化算法,建立了BP神经网络图像压缩处理系统。由实验分析发现采用双曲正切传输函数的神经网络对图像处理的质量有所改善,并证明了这种传输函数的有效性。在此基础上又采用了加均值量化算法来提高神经网络图像压缩处理的训练速度。经过实验证明这种方法不仅不影响神经网络图像处理的质量而且缩短了网络传输图像的时间,由此证明了所提出算法的可行性。     

变步长CFxLMS算法及其在电梯噪声主动控制中的仿真

提出一种改进的CFxLMS(Correlation FxLMS)算法,该算法使用滤波参考信号与误差信号的相关函数控制步长更新。即随着相关函数的减小,步长也逐渐减小,从而提高了算法的实时性,较好地解决了传统FxLMS算法因步长固定带来的稳态误差大和实时跟踪能力弱的问题。为进一步验证改进算法的性能,将CFxLMS算法应用于高速电梯的轿厢内噪声主动降噪仿真中,并与FxLMS算法的结果进行对比。     

基于改进灰狼算法的啤酒灌装PID液位控制

目的 针对啤酒罐装液位控制存在的变负荷、多模态、PID参数整定难的问题,提出一种基于改进灰狼算法的PID参数整定方法,以提高啤酒生产的工作效率。方法 对灰狼算法进行改进,使用欧式距离变化率动态调整收敛因子,平衡算法的全局搜索能力;引入动态自适应权重因子,提高算法的优化速度和精度;与基本灰狼算法比较并用测试函数验证改进算法的性能。结果 仿真结果表明,改进后的灰狼算法在收敛速度和精度上提升效果显著;改进灰狼算法整定的PID参数的上升时间为1.9s,调节时间为5.12 s,超调量为3.78%。结论 与基本灰狼算法对比,改进灰狼算法对啤酒灌装液位PID参数进行整定,调节时间快,超调较小,可以更好地满足啤酒生产的控制要求。     

基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识

提出一种基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识方法。针对布谷鸟搜索算法的不足,采用基于云隶属度的模糊推理调整巢主鸟发现外来鸟蛋的概率;采用自适应变步长的方法调整Lévy飞行步长。改进后的算法通过增加种群之间的多样性以加快收敛速度,提高了局部和全局寻优能力。永磁同步电机多参数辨识结果表明,改进布谷鸟搜索算法能有效地辨识电机各参数,与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。     

基于改进遗传算法的视差拼图缝线搜索方法

为了消除视差图像拼接后的局部不一致、不连续或变形,提出一种视差拼图最优合成拼缝搜索策略.将两浇幅图象重叠区域的归一化差图象作为搜索空间,定义一个与图象高相等维数的向量作为染色体,染色体的基因表示每一行图象中的最优拼接点,采用常用的最小值搜索适应度函数作为视差图像拼缝搜索的适应度函数.针对传统遗传算法在图像整数编码搜索中收敛慢的缺陷,提出了一种基于小区间整数编码,个体互异稳态定标的组合选择策略,按基因适应度自适应重组,自适应、变步长与多点选择性的变异操作等策略的改进遗传算法.实际图像拼缝搜索实验表明:改进后算法比基本遗传算法和传统自适应遗传算法收敛速度加快.