一种基于MVSSLMS的改进算法

在分析传统LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法,用误差信号的自相关及均方误差来调节自适应滤波算法的步长,仿真结果表明改进算法的收敛性能良好,优于传统LMS和MVSSLMS算法.     

基于改进BP-LMS自适应滤波器算法的仿真研究

传统的LMS自适应滤波器收敛速度较慢,存在步长、收敛速度和失调的矛盾.针对此问题,提出了一种基于神经网络控制的自适应滤波器变步长算法,其中神经网络结构选择改进后BP神经网络模型,在反向传播过程中加入动量因子和自适应学习方法.使用自适应滤波器输入信号、输出信号、误差和步长因子建立网络关系(BP-LMS),确定学习步骤进行...     

基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法

基于箕舍线的变步长最小均方(Variable step least mean square,VSLMS)算法是一种经典 的LMS算法,但其步长更新公式易受噪声 干扰的影响,导致自适应滤波器权值在最优权值附近波动。为解决箕舌线变步长LMS算法步 长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对箕舌线变步长LM S算法进行改进,提出基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法,使算法的抗噪声干扰能力 明显增强。理论分析和仿真结果表明：若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进箕舌 线变步长LMS算法相对于箕舌线变步长LMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下 ,基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法相对箕舌线变步长LMS算法具有较快的收敛速度 。     

基于谱减和LMS的自适应语音增强

针对宽带噪声背景下的语音增强问题,将短时语音视为非平稳或宽平稳信号,基于谱减法和自适应滤波的最小均方（LMS）算法,提出了一种FIR型自适应滤波算法（SSLMS）：用减谱法由短时噪声观测语音估计期望信号,作为滤波器输出信号的参考信号;用滤波器的输出与参考信号的差值为误差信号,用LMS算法求得滤波器权系数修正量,并修正滤波器。权系数最速下降调整中,采用了归一化LMS、符号LMS、块LMS技术,以简化保证权系数收敛的步长选择、减少权系数修正的运算量,从而提高自适应速度。对不同的语音在各种信噪比下仿真实验,并与改进的谱减法比较,结果表明,该法增强效果优于谱减法;在信噪比为3 dB时该法的增强效果仍然令人满意。     

基于辨识新算法的电子对抗系统干扰对消

收发同时的电子对抗系统常存在隔离问题,采用自适应滤波器对干扰耦合通路进行辨识,消除接收端耦合干扰,能够有效实现收发隔离.考虑到实际侦察接收机接收的雷达信号、接收机内部引入的噪声信号、发射机和接收机微波放大部分的非线性,因素严重影响自适应滤波器的性能.针对上述情况,给出一种平滑梯度估计的变步长最小均方(least mean square,LMS)算法.仿真结果表明,改进算法同传统变步长LMS算法相比具有相近的收敛速度,但在对抗接收机复杂信号环境上具有显著的优越性能.     

胎儿心电信号提取算法研究

本文首先建立了心电信号模型,然后分别采用了最小均方(LMS)算法和小波变换模极大值算法,从腹部混和信号中提取胎儿心电信号,仿真结果表明基于小波变换模极大值提取胎儿信号时,其性能明显优于LMS算法,具有收敛速度快,在低信噪比下仍然适用的特点.     

变步长LMS自适应滤波算法的改进及分析

在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。新算法通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,使其初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小,具有收敛速度快,稳态误差小,迅速跟踪跃变系统的变化,并且不易受噪声影响的特点。理论分析和计算机仿真结果表明该算法优于传统算法。     

一种改进的自适应Volterra滤波器

针对部分耦舍LMS自适应Volterra滤渡器存在的不足,提出了一种改进的自适应Volterra滤波器.改进滤波器通过运用修正LMS Newton算法,大大减弱了步长因子对滤波器收敛性能的影响.与部分耦合LMS自适应Volterra滤波器相比,改进滤波器的收敛速度和精度都有了较大的改进.计算机仿真结果验证了该滤波器的有效性.     

正比例扩展相关LMS算法

传统的回声消除系统无法在嘈杂的双工环境下工作.由于双工信号的干扰,误差信号不能正确地指导滤波器系数的更新.本文中提出了一种基于相关函数的自适应滤波算法,扩展型相关函数LMS(ECLMS)算法.计算机仿真结果显示E-CLMS算法的表现要优于传统LMS算法.然而,ECLMS的收敛速度仍然不能令人满意.为了提高ECLMS算法的收敛速度,本文推出了一种新的正比例步长调整算法,针对自适应滤波器系数的每一个抽头,提供一个合理的步长调整参数.计算机仿真结果证实了正比例扩展相关LMS算法理论的正确性.     

一种改进变步长LMS算法的性能研究

在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。新算法通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,使其初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小,理论分析及计算机的仿真结果表明,该算法可保证较快的收敛速度和较小的失调,能更好地解决收敛速度和稳态误差的内在矛盾,可更好地应用于自适应系统中。     

移动通信中回声消除算法的研究

对移动通信中回声消除算法的传统LMS算法和LMS/F组合算法进行研究后,提出了一种改进的LMS算法。这种算法在收敛初期收敛速度较快,而当趋于稳定时,稳态误差较小。该算法能够明显加快收敛速度,而且更加稳定。同时,与去相关技术相结合,使得最终的回声消除效果更好。     

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.     

一种新的变步长频域块LMS算法

针对现有直接序列扩频（DSSS）通信抗干扰系统中的传统频域块最小均方误差（FBLMS）算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,提出了一种新的变步长算法--VSS-FBLMS算法,该算法通过输出信号中剩余干扰所占整体噪声信号的比例来调节变步长因子,步长因子随着干扰的被滤除而逐渐减小,使得DSSS通信抗干扰系统获得更好的抑制干扰效果。首先对传统FBLMS算法的DSSS抗干扰系统进行了介绍,然后对提出的VSS-FBLMS算法进行分析,最后将新算法和传统算法加入DSSS通信抗干扰系统中进行仿真对比。理论分析和仿真结果表明,VSS-FBLMS算法不仅可以有效滤除窄带干扰,而且抗干扰性能优于传统FBLMS算法,收敛速率和稳态误差也都优于传统FBLMS算法。     

改进SVSLMS算法在系统辨识中的应用及性能分析

通过建立步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应可变步长最小均方（LMS）算法。该算法具有在误差e（n）接近0处缓慢变化的优点,克服了S函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺点;具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将算法应用到系统辨识中,对比一般的变步长算法,改进的算法在平稳过程中具有更快的辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。     

基于谱减法和变步长LMS语音增强算法

谱减法是目前有效的增强语音信号质量的技术之一,低信噪比下降噪效果明显,而LMS自适应滤波算法收敛速度慢,步长需在收敛速度和失调折中选择。提出了先经过谱减法然后采用变步长LMS自适应滤波算法联合去噪来提高信号质量,通过改变误差的平方项来调节步长,步长采用先固定后变化的原则,兼顾了提高收敛速度和缩小稳态误差。在MATLAB 环境下进行仿真实验,测试结果表明提出的经过基本谱减法后再采用变步长LMS自适应滤波算法能有效消除背景噪声,信噪比SNR和PESQ分值得到了较大的提高,减少了原始语音信号的失真,提高了信号质量。     

基于指数函数的归一化变步长LMS算法

在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差 和步长 的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。     

基于改进LMS算法的TH-UWB接收机

跳时超宽带（TH-UWB）无线通信系统通常采用RAKE接收技术。而信道估计的准确度直接影响系统接收性能。提出一种基于梯度的变步长的LMS算法进行信道估计。与传统LMS算法相比,改进的LMS算法可以获得更小的MSE（Mean Square Error）从而为接收机提供更精确的信道估计量。同时,结果也表明该算法提高了整个接收机性能,并获得更小的BER（Bit Error Rate）。     

基于模糊推理的变步长LMS自适应滤波算法

LMS算法是一种基于最速下降法的最小均方误差自适应滤波算法.为了提高LMS算法的收敛速度,依据模糊控制原理,推导出一种结构简单的步长与误差的非线性函数关系,进而得出一种新的变步长LMS自适应滤波算法（FVSLMS）,该算法结构简单,易于实现.在理论上,根据万能逼近定理,用FVSLMS算法可以以任意精度逼近步长与误差的非线性函数关系,因此它可以作为以误差调节步长的变步长LMS算法的一类统一形式.最后,通过计算机仿真说明了FVSLMS算法具有较好的收敛性能.