电力谐波检测改进算法在DSP上的应用与实现

针对在传统电力谐波检测手段中存在的精度低和速度慢的问题,提出了一种基于提升小波变换和变步长LMS(Least Mean Square)相结合的自适应谐波检测算法.通过对谐波电流进行正交变换,有效减少了输入数据的互相关,并加快了LMS的收敛速度.采用变步长的收敛因子不仅加快了算法的收敛速度,还实现了较小的稳态误差.同时,采用DSP处理器TMS320F2812设计了电力谐波检测电路系统.实验结果表明,设计的电力谐波检测电路能够准确、实时地检测出电网上的谐波参数,提出的改进算法能在1/4个周期内跟上负载电流的变化,并且稳态误差小于0.5％,比传统的LMS自适应算法具有更高的检测精度和更快的瞬时响应速度,适合于对有源电力滤波器实时性要求较高的场合.     

一种新的LMS自适应滤波算法分析仿真研究

传统变步长最小均方(LMS)算法存在收敛速度慢、易受噪声干扰等缺点,为了提高算法的性能,通过对变步长LMS算法进行分析研究,在步长因子x(n)与误差信号e(n)的相关统计量之间建立一种新的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用误差信号的自相关时间均值来调节步长,并用绝对估计误差的扰动量以加快自适应滤波器抽头权向量的收敛。理论分析与计算机仿真结果表明:与SVSLMS和G-SVSLMS算法比较,该算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较强的抗干扰能力。     

基于双曲函数的变步长LMS算法及其分析

提出一种基于双曲函数的变步长最小均方(LMS)算法.通过对双曲余弦函数进行数学变换,建立起误差信号与步长因子的LMS算法,根据误差信号的变化来自动调节步长的大小.仿真结果证明:所提出的LMS算法比标准的LMS算法有着更快的收敛速度等优点.     

一种快速收敛的变步长自适应谐波检测算法

为解决传统固定步长LMS自适应算法在电网谐波检测中存在的收敛速度和稳态误差之间的矛盾,本文提出了一种快速收敛的变步长自适应谐波检测算法。该算法以误差反馈信号、误差信号在总误差信号中所占的比率以及负载电流的相邻两个采样值之差的和作为自适应反馈量,并通过自适应反馈量的相干平均估计来控制步长的更新;同时对系统权值迭代公式进行改进提高收敛速度;并改传统的固定步长变化范围为时变范围,使步长变化更加平滑。该方法在负载突变的情况下有很好的跟踪性能,可有效的提高初始收敛速度、减小稳态失调。仿真分析及实验证明了该算法在谐波检测中的有效性和准确性。     

一种用于谐波检测的改进型自适应变步长最小均方算法

在低信噪比的环境下,噪声的存在容易造成有源电力滤波器谐波电流检测的不准确,从而导致补偿结果不精确。为了提高自适应检测算法对谐波电流检测的精度和跟踪速度,基于最小均方自适应算法提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法根据稳态谐波均值为零的特点,采用历史误差的遗忘加权和来代替单一时刻的系统误差以动态控制步长的更新,通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,实现动态控制其参数的变化,以保证算法具有较快的收敛速度、较高的精度和动态跟踪效果。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

一种新的变步长LMS算法分析

最小均方(LMS)自适应滤波算法易于实现,在很多领域得到了广泛地应用.但是存在加快算法收敛和减小稳态误差之间的矛盾,而固定步长LMS算法无法解决矛盾.用反正切函数alan建立了步长因子与误差之间一种新的非线性函数关系.给出了一种新的变步长LMS算法.反正切函数较Sigmoid函数简单且易于控制,并且可以使步长在误差接近为零时变化缓慢.从而可以使算法具有更小的稳态误差.还分析了参数、对算法性能的影响.计算机仿真结果与理论分析一致,算法的性能优于固定步长LMS算法和SVSLMS算法.     

模糊步长的RAKE接收机仿真研究

研究无线通信中多路径传播优化信号质量问题,针对传统的RAKE接收机需要通过增加分支来提高系统性能,提出了一种模糊步长LMS算法的自适应RAKE接收机,采用对抽头延迟线的权值进行自适应调整的方法可以有效地合并多径信号,克服多径干扰,并且消除信号间的干扰和噪声.对LMS算法的步长进行了改进,提出一种新的模糊步长的方法,以便提高LMS算法的收敛速度和降低稳态误差.在MATLAB上进行仿真.仿真结果表明,模糊步长的RAKE接收机性能优于传统的RAKE接收机性能.     

一种基于ZSP800核改进型LMS自适应滤波算法的实现

针对手机终端语音降噪处理系统中,广泛使用计算复杂度较小的固定步长LMS（Least Mean Square）自适应滤波算法。本文提出一种通过建立步长因子μ（n）和误差信号e（n）非线性函数关系,进而把固定步长LMS自适应算法改进为新的变步长自适应滤波算法,较好地解决了固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间相矛盾的不足。最后,给出了改进型算法在ZSP800核数字信号处理器（DSP）上的实现方法。     

新的变块长频域批处理LMS算法

针对传统的频域批处理LMS（Frequency-domain Block Least Mean Square,FBLMS）算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,不同于变步长LMS算法,提出了一种新的变块长频域批处理LMS算法,采用自适应改变的批处理块块长的方法来协调解决这个矛盾。通过Matlab对提出的算法进行计算机仿真,结果表明相比于传统的FBLMS算法,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

基于微分麦克风阵列的自适应语音增强算法研究及DSP实现

自适应滤波是语音增强算法中的常用技术, 而算法复杂度与收敛速度是设计各种自适应算法需要首要考虑的问题. 本文提出一种用于片上的语音增强自适应滤波新算法. 该算法分两步实现, 首先, 利用一阶微分麦克风阵列, 获得噪声的实时估计; 其次, 对传统的仿射投影算法(Affine projection algorithm, APA)加以改进, 得到计算误差向量的快速算法, 并根据估计误差动态调整搜索步长以及仿射投影维数, 对带噪语音进行自适应滤波消噪. 在TMS320VC5509 DSP芯片上实现该算法. 实验表明, 算法的自适应滤波过程具有接近递推最小二乘算法(Recursive least squares, RLS)的快速收敛速度, 以及类似最小均方误差算法(Least mean squares, LMS)的低算法复杂度.