基于LMS算法的自适应滤波器仿真实现

为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明,应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。     

用SystemView仿真LMS自适应算法

最小均方误差(LMS)算法是自适应信号处理中最常用的算法.本文在给出LMS算法的原理的基础上,设计了一种单一频率的自适应陷波器的仿真方案.采用SystemView通信系统仿真工具,仿真了该自适应陷波器工作过程,给出了各点工作波形,并通过实验给出了不同参数条件下的陷波器收敛性能.实验结果表明,在合适的参数条件下,LMS算法可以兼顾收敛速度和稳态误差两方面的性能,实现性能良好的陷波器.同时,由于采用迭代算法,LMS算法更适合DSP或FPGA的数字实现.     

自适应算法LMS和RLS的仿真分析

在目前的移动通信领域中,克服多径干扰,提高通信质量是一个非常重要的问题,而自适应滤波器能很好的解决这个问题,自适应滤波器的核心是自适应算法。具体地讲述自适应算法的理论体系,模型及具体实施,分析两种典型的算法最小均方算法(LMS)和递归最小二次方算法(RLS),并根据仿真的结果得出结论。     

自适应滤波算法研究与DSP实现

自适应滤波算法是自适应滤波器实现过程中较为重要的环节,数字信号处理器的出现为数字信号处理算法的实现和大规模数据的实时处理提供了可能。通过对自适应最小均方算法(LMS)及其各种改进算法的Matlab仿真,进行分析及归纳比较,得出结论,并在此基础上,提出算法的优化方案,以DSP为平台,用汇编语言对自适应算法进行了描述,最终以DSP为平台完成了自适应滤波器的设计。     

自适应前馈有源噪声控制技术设计与实现

针对自适应有源噪声控制的基本原理和特点,设计了一套基于TMS320VC5509ADSP处理器为核心的自适应前馈有源噪声控制技术。详细描述了系统的软硬件架构和组成,LMS算法的DSP实现。用开发的原型设备进行测试,测试结果表明系统对80-600Hz之间的低频噪声有着良好的降噪效果。     

一种新的带窗重叠自适应滤波器

基于一种带窗重叠自适应滤波器,将重叠滤波思想引入LMS算法。利用重叠滤波的平滑性,将加窗重叠滤波和LMS算法相结合,给出了窗加权重叠LMS(WO-LMS)算法。与传统的LMS算法相比,WO-LMS算法既提高了收敛速度又可以得到较低的稳态均方误差。理论分析了算法的收敛性,通过与LMS算法的比较,验证了WO-LMS算法的优越性。     

最小均方自适应滤波器集平均理论及实验仿真

在自适应滤波器应用中的一个重要问题是确定可调节滤波器参数最优的标准,以及利用这种标准形成实际上可行的算法。最小均方算法是现今应用最为广泛的一种线性自适应滤波算法。在变步长最小均方算法中,变步长算法的选取十分关键,它对自适应滤波器的滤波效果有重大的影响。基于最小步长理论的最小均方自适应滤波器理论,简化均方误差的计算过程,设计合适的参数使实际值与理论性逼近,验证最小步长理论的实用性,仿真结果表明实验值与理论值十分吻合,具有较强的实用性。     

应用于自适应格型RLS滤波器的变阶数算法

提出了一种新的变阶数(或抽头长度)算法,并将之应用于变阶数自适应格型递归最小二乘(RLS)滤波器的阶数更新中,讨论了格型滤波器阶数更新时相关参数的调整方法。新算法以分贝的形式比较短滤波器与长滤波器的时平均平方误差,采用自适应的抽头长度步长,能够在滤波器权值未收敛时同时快速更新滤波器长度与权值,且在不同大小噪声条件下都能收敛到最优阶数。理论分析与不同大小噪声条件下的自适应系统辨识仿真结果验证了新算法的有效性。      

利用自适应滤波器实现扩频码的捕获

使用自适应滤波器对扩频信号进行扩频码捕获,不仅理论上是可行的,而且此方法还能够实现快速捕获,同时还可以对输入信号内的多种干扰信号起到抑制的作用。自适应滤波器法结构简单,易于实现;同时跟踪采用与捕获同一个支路,不需要额外硬件实现,从而节省硬件资源。自适应滤波器法扩频码捕获时,只需期望扩频码的周期与长度,并不期望码型与干扰信号的任何信息。在稳态时,此方法还具有对多径信号分集接收的潜力。     

自适应滤波器LMS算法的DSP实现

滤波器在数字信号处理中有着广泛的应用,针对常规滤波器因具有固定的滤波器系数,对某些信号处理系统不能实现最优滤波,设计了一种自适应滤波器及实现的软件算法,并通过DSP得到验证。结果表明该滤波器实现方法简单、不依赖模型,具有较强的稳健性。     

自适应滤波算法的仿真及工程实现

为了对自适应滤波算法的滤波性能进行分析,在自适应滤波理论研究的基础上,研究自适应滤波器结构及LMS自适应滤波算法.给出LMS算法的求解的公式,基于LMS算法求解公式,采用Matlab仿真和DSP软件编程两种方法实现了LMS算法,并给出了不同信噪比条件下,LMS算法的仿真实现的滤波结果及DSP实现的滤波结果,通过两种结果的比较可以看出,在信噪比较低的条件下,LMS算法工程上的滤波效果明显达不到理论上的滤波效果.该研究对于自适应滤波理论的工程应用,具有一定的指导作用.     

自适应滤波算法研究及其Matlab实现

在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,给出了不同信噪比条件下,LMS算法的Matlab仿真实现的滤波结果,通过分析仿真结果可以看出,在一定信噪比范围内,LMS算法在未知信号与噪声统计特性的条件下可以达到较好的滤波效果.     

LMS算法自适应滤波器的DSP实现

论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和最小均方误差算法(LMS算法),同时采用MATLAB语言对该算法进行了仿真,然后使用SY-5402EVM评估板对其进行了DSP实现,并对结果进行了分析。     

一种基于自适应滤波的语音增强算法的DSP实现

针对某大型车辆专用车内通话系统设计中的语音增强问题,对一种基于自适应滤波的语音增强算法进行了较为深入的研究。介绍了该算法的基本原理,及以TMS320VC5402为核心的语音增强模块的硬件设计,详细讨论了该算法的软件实现过程,并给出了实验结果。结果表明,该算法结构简单、易于实现,有较好的实用价值。     

横向滤波器的自适应算法研究

横向滤波器是数字信号处理中常用的滤波器结构,求解横向滤波器抽头系数的自适应算法主要有最陡梯度(Steepest Gradient)算法、最小均方(LMS)算法、递归最小均方(RLS)算法,前者只具有理论分析意义,后两种是实用的算法。本文比较了上述三种算法的优缺点,并给出了性能分析。     

FIR滤波器的DSP实现

介绍了FIR滤波器的基本结构及设计方法,结合实例,给定滤波器的数字指标。利用FDATool来确定FIR滤波器抽头系数。基于DSP平台,采用MATLB产生待滤波输入信号导入到用C语言实现的FIR低通滤波器中,并且在CCS上仿真,对仿真结果与理论值进行比较。波形仿真结果和理论值相吻和表明设计的系统是正确、稳定的。不同的应用场合,FIR滤波器要求有不同性能,只要修改本设计中滤波器的系数,就可以实现性能不同的FIR滤波器。     

IIR滤波器的DSP实现

IIR滤波器用较少阶数就获得较高的频率选择特性。根据滤波器的技术指标,采用FDATool工具来设计阶数最小的滤波器,导出滤波器的抽头系数;然后用DSP汇编语言编程,实现IIR算法;用MATLAB产生合成输入信号,导入滤波系统;最后,用CCS软件观察滤波前后的波形变化。波形仿真结果和理论值相吻合。