基于DSP的LMS自适应滤波器的实现

在通用DSP芯片TMS320C5402上实现了基于LMS算法的自适应滤波器,并对调试运行结果进行了分析讨论,其结果为将来硬件实现LMS自适应滤波器提供了可靠保证,为自适应滤波器在实际中的应用提供了参考.     

噪声控制中FIR自适应滤波的DSP实现

DSP由于其本身具有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器等资源,其技术已广泛地应用于噪声及振动的各个领域.本文在自适应有源噪声控制系统中采用了双参数自适应变化的滤波器,完成了相应自适应算法的DSP实现,并给出相应的核心程序.     

基于改进自适应遗传算法柔性形态滤波器优化

针对柔性形态滤波器的高效优化问题,提出了一种改进的自适应遗传算法. 该算法在柔性形态滤波器参数的优化设计方面,对选择、交叉和变异等运算进行了改进,并通过对柔性形态滤波器优化的仿真试验与标准遗传算法性能进行比较,结果显示该算法具有更好的快速优化效果.     

基于粒子群算法的自适应LMS滤波器设计及可重构硬件实现

自适应滤波器设计是典型的多参数组合优化问题,利用一种改进的粒子群优化算法（MPSO）来优化设计自适应LMS滤波器．将滤波器设计问题转化为滤波器参数优化的问题,利用改进的粒子群算法MPSO搜索整个参数空间,从而获得全局优化的系数．设计的滤波器应用于系统的跟踪响应中,并在基于可重构硬件的平台上实现自适应滤波器．从收敛和失调性能指标评价所设计的LMS滤波器,实验结果表明设计的LMS滤波器具有较好的性能,证明了这种方法的有效性和优越性．     

基于LMS算法和Matlab的自适应滤波器的设计

根据LMS算法性能特点,在Matlab环境下编写了基于LMS算法的有限长自适应滤波器的程序(*.m),用所设计的滤波器对受白噪声干扰的语音信号及正弦波信号进行滤波.理论分析和仿真结果表明,所设计的自适应滤波器具有快速的跟踪能力和收敛性能,且稳态误差较小.     

使用遗传算法的自适应Kalman滤波器

基于Magill的Kalman滤波器池结构,设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器,给出了离线和在线两种实现方案。离线方案以辨识滤波参数为主要目的,进而可以对状态进行较准确的事后估计;在线方案以实时地对状态进行估计为目的。对滤波参数寻优使用具有良好性能的浮点数编码遗传算法,该算法与二进制编码遗传算法相比收敛速度更快、搜索全局最优的能力更强。仿真结果验证了所提出的自适应Kalman滤波器的有效性。     

基于粒子群优化算法的高阶累积量滤波器

基于高阶累积量(HOC)的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声,其解法一般采用的是梯度搜索法,但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂.粒子群优化算法(PSO)具有算法简洁,易于实现,且不需要梯度信息等优势.使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题,为滤波器参数的优化提供了一种新的思路.仿真结果表明,使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度.同时PSO算法受系统跃变的影响较小,因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势.     

一种自适应滤波器的设计与仿真

随着科技的高速发展,人们对信号处理的实时性、准确性和灵活性的要求越来越高,自适应滤波器在信号处理中的地位也越来越重要。自适应滤波器是一种含复杂算法的处理器,它的实现主要采用最小均方误差算法,通过调整滤波器系数来实现滤波,以便更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波。本文在Matlab环境下设计出自适应滤波器,验证了它的性能。     

基于LMS算法的自适应滤波器的设计

设计了基于LMS算法的FIR自适应滤波器,采用MATLAB仿真软件对其进行了仿真。根据自顶向下的设计流程,采用DDS技术和流水线设计方法,在Quartus Ⅱ开发平台上采用Verilog HDL语言对其进行了硬件实现。实验结果证明该设计比普通自适应滤波器具有结构简单、易于实现、滤波速度快的优点.     

使用遗传算法的自适应Kalman滤波器

基于Magill的Kalman撼波器池结构，设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器，给出了离线和在线两种实现方案．离线方案以辨识滤波参数为主要目的，进而可以对状态进行较准确的事后估计；在线方案以实时地对状态进行估计为目的．对滤波参数寻优使用具有良好性能的浮点数编码遗传算法，该算法与二进制编码遗传算法相比收敛速度更快、搜索全局最优的能力更强．仿真结果验证了所提出的自适应Kalman滤波器的有效性．