一种改进的变步长自适应谱线增强算法

传统的变步长最小均方误差(VS-LMS)算法在自适应稳态阶段步长变化较大,为有效解决这一问题,对算法中的参数进行了修改,提出了一种改进的变步长自适应谱线增强算法.新算法根据步长调整原则,通过改进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、稳态阶段步长减小.经理论分析和仿真实验验证,新算法的时域和频域波形信息均优于原算法,具有良好的降噪性和稳定性以及较快的收敛速度,可更好地应用于自适应系统中.     

跟踪微分器在生物雷达中的应用

在探测废墟下存活的人体时,生物雷达很难找到理想的参考信号对采集的信号进行处理.对已有生物雷达信号处理方法性能分析,提出了基于微分跟踪器（TD）的信号处理方法.该方法不需要理想的信号作为参考信号,且收敛性能和鲁棒性好、稳态误差小.MATLAB仿真分析证明了该算法应用于生物雷达信号处理的有效性.     

自适应滤波器在电参数测量系统中的应用

论述了基于LMS算法的自适应噪声抵消器和自适应谱线增强器的工作原理及改进的算法,并将自适应噪声抵消器和自适应谱线增强器合并为一个滤波器应用于电参数测量系统中,仿真实验证明这种滤波器去除噪声的性能较佳.     

自适应谱线增强在舰船轴频电场信号检测中的应用

利用快速横向滤波器自适应算法，通过自适应谱线增强器，能实时有效地将微弱的窄带轴频电场信号从宽带背景噪声中分离出来，从而大大提高舰船轴频电场的远程探测能力．最后利用该方法对船模产生的轴频电场实测数据进行了处理，结果表明该方法十分有效。     

基于小波阈值和自适应谱线增强的胎心率去噪算法

胎心率是临床上对胎儿进行监护的一个重要生理指标。在信号提取过程中,由于原始信号成分复杂,噪声干扰严重,胎儿心率的准确度受到很大的影响。为了能够准确地提取胎心率,本文提出一种改进的去噪算法。该算法是将小波阈值去噪与自适应谱线增强技术相融合。实验结果表明将两种方法融合后计算量减少,噪声有效降低,胎心率值计算更加准确。     

实数自适应遗传算法在雷达处理中的应用

实数自适应遗传算法在雷达处理中具有广泛应用。本文对基于实数自适应遗传算法原理、交叉概率和变异概率的自适应确定方法以及实数自适应遗传操作方法进行了阐述,在分析探地成像雷达电磁波在地下传播特性的基础上对雷达测得的电磁波信号的成像问题进行了研究,并通过计算机仿真验证算法的可行性,从而得出基于实数编码的稳态遗传算法克服了普通二进制算法的缺点,增加了普通遗传算法的搜索能力,对于求解大规模优化问题是适合的,是一种具有工程实用价值的算法。     

自适应滤波器在超宽带穿墙雷达中的应用研究

作为一种新型探测和定位墙后人体目标的方法,超宽带穿墙雷达在军事和民用多个领域得到了广泛的应用。由于目标信号经常被强背景噪声所淹没,为实现动目标检测,需寻求一种有效的背景相消方法以凸显动目标信号,提高动目标检测和定位的精度。在研究回波信号特点的基础上,考虑到无限冲击响应（IIR）滤波器和自适应滤波器的优点,提出采用基于IIR的自适应滤波器背景噪声相消的方法,抑制回波信号中的噪声。为验证方法的有效性,采用该方法对利用SIR20雷达收集的实测数据进行了相关处理。从结果看,该方法能有效抑制背景噪声,凸显目标信号,为目标的检测和定位奠定了良好的基础。     

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。     

双峰谱模型在风切变雷达目标检测中的应用

针对低空风切变的检测问题,提出了一种基于机载风切变雷达回波信号的双峰谱参数模型,利用该模型对回波信号频谱进行拟合分析,省略了预滤杂波处理环节,可以直接对风切变目标进行探测。该模型中的两个参数,平均风速和方差,是风切变现象的两个特征参数;把双峰谱频谱模型同风切变雷达回波仿真频谱作了仿真和对比分析,提取出风速等参数;结果表明,双峰谱模型较好地拟合了回波信号频谱,证实了双峰谱模型的有效性,在低空风切变雷达中有一定的应用前景。     

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。     

一种水下晃动平台姿态数据的获取及补偿方法

该文提出了一种利用TCM2电子罗盘获取晃动平台的三态角：俯仰角、偏航角、翻滚角和3轴磁强度，温度等数据信息的方法，并对理想状态晃动轨迹进行分析，提出利用三态角信息描述平台轨迹的理论公式，符合电子罗盘对平台信息的描述，可以充分利用电子罗盘获取的信息研究分析平台晃动。最后利用自适应LMS算法跟踪平台的晃动情况，将平台实际轨迹和理想轨迹之间的误差补偿为零，即可以估计出晃动平台在任意时刻的姿态参数，在软件上实现晃动姿态的跟踪和补偿，这为平台准确定位目标提供了保障。     

基于线性网络的一类带扰动线性对象的逆控制研究

将线性网络应用于一类带扰动的线性对象,提出了一种基于该线性网络的自适应逆控制方案,该方案由辨识器、控制器和扰动消除器三部分构成,合理选择三个线性网络的输入,通过辨识器的在线学习,同时更新控制器和扰动消除器的权值,文章研究了该方案的收敛性和方案的跟踪性。根据可变步长权值收敛条件,设计了输入解相关变步长LMS算法调整辨识器权值方法。通过仿真研究了逆控制方法的有效性。     

Adaptive minimum bit error rate beamforming assisted receiver for QPSK wireless communication

This paper considers interference limited communication systems where the desired user and interfering users are symbol-synchronized. A novel adaptive beamforming technique is proposed for quadrature phase shift keying (QPSK) receiver based directly on minimizing the bit error rate. It is demonstrated that the proposed minimum bit error rate (MBER) approach utilizes the system resource (antenna array elements) more intelligently, than the standard minimum mean square error (MMSE) approach. Consequently, an MBER beamforming assisted receiver is capable of providing significant performance gains in terms of a reduced bit error rate over an MMSE beamforming one. A block-data based adaptive implementation of the theoretical MBER beamforming solution is developed based on the classical Parzen window estimate of probability density function. Furthermore, a sample-by-sample adaptive implementation is also considered, and a stochastic gradient algorithm, called the least bit error rate, is derived for the beamforming assisted QPSK receiver.     

基于LMS-PNN算法在心音识别与预测中的应用

传统的概率神经网络（Probability neural network, PNN）具有很强的容错性、学习过程简单、训练速度快等特点。为提高传统PNN在心音分类方面的性能,利用最小均方(Least mean square, LMS)方法对其进行优化,进而提高心音分类与预测的准确性。LMS-PNN算法对心音的信号运用窗函数进行分帧,利用双门限法确定数据的值,运用LMS方法对相应的参数进行调试,并将去噪后的数据以mat格式保存,提取出各个心音的短时自相关系数以及短时功率谱密度,并运用PNN,抽取40 000个样本数据进行训练,并对各心音进行等级划分与预测。从PNN的模式层输入训练数据后,由实验数据验证可知,LMS-PNN算法的预测准确率可达96%以上。     

一种改进的变步长自适应滤波算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对传统LMS算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种改进的变步长算法.在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系.将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善.     

改进自适应对消算法在工业噪声处理中的应用

分析了工业环境噪声的特点,将自适应噪声对消算法应用到工业噪声的处理当中.在传统最小均方(LMS)算法及基于Lorentzian函数的变步长LMS算法的基础上进一步进行约束稳定性条件处理,提出了一种约束稳定性变步长LMS算法,并在Matlab平台上进行了仿真验证.结果表明:算法具有更快的收敛速度以及更小的稳态误差,并且能有效地降低梯度噪声对算法性能的影响.     

多模噪声环境下的自适应滤波算法

在分析现有基于不同误差准则的最小四次均方算法和最小平均绝对偏差算法的基础上,提出一种可抑制多模噪声的归一化混合范数滤波算法。采用引入混合参数的代价函数调节混合参数得到最佳的滤波算法。建立步长参数随输入信噪比变化的非线性函数关系。仿真结果表明,相对于高斯环境下的滤波,该算法在多模噪声环境下的鲁棒性得到显著提高,能有效地提取信号。     

IP会议电话回声消除器的设计及仿真

目前最小均方（LMS）自适应算法已经成为IP电话回声消除器采用的主要算法。但在一些特别的场合,在IP会议电话中,用于回波抵消的自适应滤波器的阶数非常高,要实时实现自适应回波抵消是非常困难的。介绍了一种归一化快速块最小均方算法（NFBLMS）,相比LMS算法,它不仅可以有效减小运算复杂度,同时也能改善收敛速度。最后在MATLAB中生成符合G.168要求的带限复合信号源作为远端参考信号。并运用MATLAB对算法进行仿真,仿真结果表明NFBLMS算法的各项性能指标要优于LMS算法,从而适用于IP会议电话的要求。     

现代谱估计方法在仿真可信性研究中的应用

仿真可信性研究是仿真研究的重要组成部分,其主要工作包括模型的验证、确认和认定（ＶＶ＆Ａ）。谱分析方法是研究仿真可信性的定量方法,适合于对系统动态性能进行分析,是一种统计检验方法,且可信度较高。特别是现代谱估计方法,既有高分辨率,又可以分析非平稳时间序列,具有广泛的应用。该文分别分析了傅立叶谱估计、最大熵谱估计、交叉谱估计、瞬时谱估计、演变谱估计等的统计特性、应用特点和适用范围。