一种基于解相关的变步长LMS算法

在自适应滤波器的构造算法中,LMS算法作为经典理论其应用范围广泛,如何进一步提高滤波器的性能,满足实时数据处理的需要,是当前的一个研究热点.本文讨论了一类针对传统LMS算法进行改进的变步长自适应算法,分析其性能,给出了一种新的变步长自适应算法.这种算法同时从调节变步长的形式和滤波器权系数向量的更新方式2个方面出发,进一步提高了算法的收敛速率,充分调和了收敛速率与稳态误差之间的矛盾.计算机仿真结果表明,新的基于解相关的变步长LMS算法具有更快的收敛速率和更小的稳态误差,能较好地对信号进行跟踪滤波.     

一种新型变步长自适应滤波算法

为改进目前谐波电流检测方法,针对有源滤波器谐波检测,提出了一种新型变步长自适应算法,取得了比较好的效果。由于谐波检测属于适应噪声抵消技术低信噪比条件下的一种应用,因而在该算法中,没有以误差信号e(n)作为改变步长的自适应回馈量,而是将误差信号和上个工频周期的误差信号的差值△e(n)作为自适应回馈量,从而避免了误差信号e(n)一直较大,导致的自适应算法的稳态误差比较大的缺点;同时通过相干平均估计来避免测试计算过程中随机噪声的影响,调节算法的步长,其优越性在于:谐波检测过程能保证既具有较快的动态响应速度,又保证稳定后步长稳定很小,有较高的检测精度。理论分析和仿真试验证明了该算法的正确性和有效性。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

为了解决传统的固定步长的最小均方误差(LMS)算法在收敛速度和稳态误差上的矛盾,基于Sigmoid函数进行改进,提出了算法步长因子μ与误差信号e之间的一种新的非线性函数关系.首先,基于Sigmoid的偶函数特性将2个函数相乘,使得算法在稳态时能够获取更小的步长;然后,将误差信号用指数形式进行表示,进一步控制步长的变化速度;最后,通过误差e(n)和e(n-1)联合改变步长因子,提高了算法在低信噪比时的性能.理论分析和计算机仿真表明,与已有的变步长LMS算法相比,相同收敛精度时该算法的收敛速度更快,相同收敛速度时该算法的收敛精度更高,在相同条件下算法的抗噪声性能更好.     

改进的变步长LMS自适应滤波算法及仿真

通过分析变步长自适应滤波算法,建立步长和误差信号之间的非线性关系,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢变化的特性,滤波效果更好。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

基于自适应噪声消除理论,考虑电网负载电流低信噪比的特性,对传统的最小均方(LMS)算法进行改进,得到一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法.利用反馈误差信号的均值估计控制步长及权值的更新,当权值逐渐接近最佳值时,步长逐渐减小以保证较小的稳态误差,并有效降低不相关噪声信号的干扰.在权值迭代过程中加入动量,进一步提高系统的...     

自适应滤波器的新型变步长算法及其应用

针对变步长算法的选取对自适应滤波器的性能有重大的影响,而常见变步长算法的步长与误差或输入信号有关,在自适应调节过程中步长存在较大的波动,影响自适应滤波器的滤波效果等问题,通过分析和比较常见的变步长算法,提出一种新型变步长算法.该算法先将误差信号取绝对值,然后再求其均值,以该均值决定步长的变化,克服步长波动的不足.采用新...     

步长因子对最小均方误差自适应滤波效果影响的研究

自适应滤波器凭借其优越的性能,在微电子、自控、信号处理等诸多领域逐渐得到广泛应用。介绍了自适应滤波原理、自适应滤波算法,论述了步长因子对最小均方误差(LMS)自适应滤波效果的影响,借助MATLAB Simulink对被随机干扰的周期信号进行仿真研究,分析了步长因子对LMS算法收敛速度、滤波过程及输出信号稳态失调的影响。     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了得到一种抗干扰性能强、收敛速度快、稳态误差小的变步长LMS算法,本文分析了传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法,并对现有变步长LMS算法进行分类归纳,在列出几种具有代表性算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新方法引入修正系数,通过当前和过去估计误差以及误差的时域均值来调节自适应算法的步长,具有收敛速度快,稳态误差小的优点,并且提高了LMS算法的抗干扰性能.文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致.     

一种新的变步长自适应谐波检测算法

提出了一种新的变步长最小均方(LMS)自适应谐波检测算法,并将其应用于有源电力滤波器中。该方法根据误差信号的时间均值估计来调节递推算法的步长,其优越性在于：即使在待检信号的信噪比(SNR)较低的情况下,也能够保证谐波检测过程既具有较快的动态响应速度,又保持较小的稳态失调。通过递推公式系数的选择,可以对系统的收敛速度与稳态失调进行更灵活的控制,而不像定步长 LMS 算法那样必须在两者性能上进行折中选择。仿真和实验结果亦证明了理论分析的有效性。     

改进变步长LMS算法在软起动谐波检测中的应用

针对现有自适应变步长最小均方(LMS)谐波电流检测算法在低信噪比环境中易受干扰影响,提出一种改进自适应变步长LMS算法。该算法将误差信号与前一工频周期误差信号的差值作为反馈量,结合箕舌线函数构造出随动的动态因子,将此动态因子也作为调节权值的动量因子,利用自相干估计误差控制步长。该算法折中考虑收敛速度和稳态精度,并有效降低噪声信号的干扰。通过对电机软起动器工作过程中产生的周期重复性谐波进行检测和分析,证明了该谐波电流检测算法的可行性。     

基于WiFi辅助的自适应步长的室内定位算法

随着室内定位的需求越来越多,基于PDR算法的低成本惯性传感器定位方法备受青睐。在PDR算法的基础上,提出了一种步长可随着步频自适应变化的s f关系模型。同时针对PDR算法的误差累积问题,利用WiFi信号的接入点位置的绝对坐标对定位误差进行校正,利用连续的两个WiFi信号接入点位置辅助动态调整步长,避免了长时间的计步累积误差对步长的影响。实验验证该方法可有效提高室内定位的精度。     

Development and convergence analysis of new least‐mean‐square‐based algorithm equipped with exponential‐decay step size and disturbance compensation for active noise control

In real‐world active noise control (ANC) applications, disturbance can be picked up by error sensors and significantly degrade the steady‐state ANC performance. This study proposes two techniques in combination with a least‐mean‐square (LMS) based ANC algorithm, named normalized filtered‐x LMS/commutation error (NFxLMS/CE) algorithm, to deal with the disturbance that is independent of a reference signal. A new stochastic method to analyze convergence properties of the NFxLMS/CE algorithm under influence of the disturbance is first established. Given that the reference signal is persistently exciting of sufficient order, exponential convergence of the algorithm is derived with a step‐size condition. An exponential‐decay step size (EDSS) is then proposed to obtain a new ANC algorithm referred to as EDSS‐NFxLMS/CE algorithm. In addition, a disturbance‐compensation (DC) technique is developed for the EDSS‐NFxLMS/CE algorithm to obtain an EDSS‐NFxLMS/CE_DC algorithm such that the influence of the disturbance can be reduced. It is shown that the EDSS‐NFxLMS/CE_DC algorithm is exponentially convergent. Moreover, computer simulations show that the EDSS‐NFxLMS/CE_DC algorithm can achieve a better ANC performance in terms of convergence rate and level of noise reduction as compared with that using the EDSS‐NFxLMS/CE algorithm without DC and that using NFxLMS/CE_DC algorithm of constant step sizes. These results support the effectiveness of the proposed techniques and EDSS‐NFxLMS/CE_DC algorithm. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种改进的自适应谐波电流检测方法

针对现有的基于双曲正切函数变步长LMS算法的谐波电流检测仍存在稳态误差和收敛速度不能同时满足要求的问题,分析了一种在基于双曲正切函数变步长LMS算法的基础上改进的变步长算法,利用误差的时间均值估计建立步长与误差之间的新型双曲正切函数关系以控制步长的更新,降低稳态误差,提高算法的检测精度。并且同时对权值采用两次迭代更新,将两次迭代的结果作为新的权值,以加快权值的更新速度,提高算法的收敛速度。该算法具有较高的检测精度的同时还有较快的响应速度。Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法用于谐波电流检测具有很好的效果。     

一种改进的自适应谐波检测方法及其应用

提出了一种改进的变步长自适应算法,将其运用于有源电力滤波器中的谐波电流检测中,取得了很好的效果。在常见的变步长自适应算法中,步长与误差或者输入信号有关,而在自适应的调节过程中,步长存在较大的波动,影响谐波电流检测的准确性。改进的自适应算法首先对误差信号加绝对值,接着对其求均值并以该均值来控制步长的变化,从而克服了步长波动的不足。该算法不但具有较快的动态响应,而且提高了谐波检测的精度。通过MATLAB仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

变步长自适应算法在有源滤波器谐波检测中的应用

对已有改进自适应算法性能进行分析,并尝试将其应用于有源滤波器谐波检测中。实验表明这些变步长算法的性能极易受到系统中噪声信号的干扰,改进效果不明显。该文提出了一种新的变步长自适应谐波检测算法。算法采用归一化的处理方法,以误差信号e(n)在待检测信号中所占比率K(n)作为自适应回馈量,并通过K(n)的相干平均估计来调节算法的步长。其优越性在于:即使在有较大噪声干扰的情况下,谐波检测过程也能保证既具有较快的动态响应速度,又保持较高的检测精度,而不像传统算法那样必需在两者性能上进行折中选择。仿真和实验结果证明了理论分析的有效性。文章还对该算法的收敛性和稳定性进行了分析,并就算法中参数的选取提供了参考标准。     

基于自适应变步长最小均方的谐波检测算法的研究

从数字信号处理中的自适应噪声对消原理出发,介绍了一种改进的变步长最小均方(LMS)算法,该算法根据基波电流和谐波电流的不相关性,利用误差信号和参考输入的互相关估计来控制迭代步长,使得步长的更新不受谐波电流的影响。该算法原理简单,运算量小,易于实现,仿真结果表明了该谐波电流检测算法的有效性。     

基于BP神经网络电除尘效率模型研究

电除尘法已成为电厂烟气除尘的主要方法,但目前很难实现对电除尘效率的精确测量,综合分析影响电除尘效率的主要因素,并以BP神经网络结构为基础,建立除尘效率的BP神经网络模型。引进学习样本对此模型进行了仿真分析,通过比较实际系统和模型除尘效率曲线以及对模型误差的计算,验证了此模型的可行性。