一种新的变步长ICA自适应算法

结合互信息极小的优化判据，基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想，本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法。该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题，比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的仞始收敛速度和较高的分离精度。同时，该算法还具有较好的时变系统跟踪能力。理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适虚性，更准确地完成盲信号分离。     

自适应变步长正交约束盲源分离算法

将盲源分离算法通常应用到的白化预处理方法转化为权值正交约束条件下的分离算法,使得分离算法由无约束算法转变为有约束算法,消除了在估计白化矩阵时引入的误差和分离输出存在的尺度不确定性。因为算法的收敛速度和稳态误差是一对矛盾,所以结合变步长思想,提出了一种新的自适应变步长的权值正交约束盲源分离算法。该算法步长是基于分离状态的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。仿真实验表明,该算法比非约束算法,固定步长的权值正交约束的盲源分离算法具有更好的分离性能。     

基于分离度的步长自适应自然梯度算法

首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制自然梯度算法中的步长因子,从而首次提出了一种基于分离状态的步长自适应自然梯度盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其它固定步长或变步长的自然梯度算法。     

基于正交小波变换的瞬变步长LMS自适应滤波算法

本文在滑动准最小均方误差瞬变步长LMS（SPLMS）算法基础上提一种基于正交小波变换的瞬变步长LMS（WTSPLMS）的改进自适应滤波算法,该算法较好地利用了正交小波具有良好的时频局部化的特性,使之除具有SPLMS算法的优点外,还具有更高的起始收剑速率,更小的权失调噪声,更大的抑噪能力,计算机仿真效果较好,支持了理论分析。     

一种新的自适应步长ICA算法

学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。文中定义了描述信号分离状态的去相关性测度。以此为基础提出一种新的自适应步长选取算法,算法将信号分离过程分为3个阶段,在不同的阶段采用不同的步长选取方法。有效地解决了算法的稳态误差和收敛速度之间的矛盾,其仿真结果证实,该算法不仅在平稳环境中具有较快的收敛速度,而且具有良好的稳态性能和数值稳定性。     

基于自适应步长ICA的CO-OFDM系统的偏振效应均衡研究

提出一种基于自适应步长独立成分分析(ICA)法的 信道均衡算法,用于相干光正交频分复用 (CO-OFDM)系统偏振效应的补偿。基于50Gbit/s 16QAM CO-OFDM系统,偏振效应严重影响其系统传输性 能。接收端在完成系统公共相位误差(CPE)补偿后,用本文所提 算法对系统偏振效应进行 盲均衡,根据每次迭代中信道频响分离矩阵的变化量自适应调整迭代步长,然后进行 盲相互干扰(ICI)相位噪声 补偿。仿真结果表明,本文算法的系统性能补偿效果接近于差分群延迟(DGD) 为零时 的系统性能,从而证明本文算法可以有效补偿偏振效应对高速光CO-OFDM系统 性能的 劣化。与固定步长ICA算法相比,本文算法能够极大地提高了迭代算法的收敛速度,极大 地降低了算法复杂度。     

一种变步长LMS自适应滤波算法

本文基于对最速下降法梯度的优化估值，提出了线性－指数自适应滤波算法。文中指出：对最速下降法的梯度优化估值和对误差信号非线性处理，是改善ＬＭＳ算法性能的等同措施。文中的理论分析与计算机模拟结果都证实了Ｌ。Ｅ算法的性能优于１所提出的线性－符号算法。理论分析与计算结果吻合较好。     

自适应语音增强算法综述

语音增强用来降低抑制住背景噪声,达到改善语音质量和可懂度的目标,使听者乐于接受语音增强的同时可以更好的听懂语音。目前大部分语音增强算法在实验室环境下效果都比较好,但面对复杂背景噪声环境,语音质量和可懂度下降非常明显。针对复杂背景噪声环境,使得增强语音随噪声时变而变化,一般采用自适应算法对语音进行处理,改善语音质量。     

自适应语音增强算法综述

语音增强用来降低抑制住背景噪声,达到改善语音质量和可懂度的目标,使听者乐于接受语音增强的同时可以更好的听懂语音。目前大部分语音增强算法在实验室环境下效果都比较好,但面对复杂背景噪声环境,语音质量和可懂度下降非常明显。针对复杂背景噪声环境,使得增强语音随噪声时变而变化,一般采用自适应算法对语音进行处理,改善语音质量。     

一种改进的约束正交化自适应波束形成算法

在约束正交化算法的基础上,提出一种改进的约束正交化算法,该算法利用可得到的较多的快拍数来提高波束形成的稳健性。理论分析和仿真结果表明:对运动干扰,改进的约束正交化算法具有比约束正交化算法更好的稳定性,其性能接近约束正交投影算法,但计算量较约束正交投影算法小得多。从仿真结果可看出:改进的约束正交化算法对运动和静态干扰同样具有良好的稳健性。     

基于变步长的正则化回溯自适应追踪算法

在压缩感知重构算法中,稀疏度未知及步长大小固定是影响算法精度及运行时间的因素.针对以上不足,本文提出一种基于变步长的正则化回溯自适应追踪算法.该算法首先通过原子匹配测试的方式获得信号的稀疏度估计;将正则化思想和子空间追踪算法的回溯思想相结合,实现原子的二次筛选并筛除不合适的原子;最后,利用变化的步长选择候选集中的原子,帮助完成信号的完整重构.通过仿真实验证明,本文提出的重构算法在重构速度和重构精度上均优于同类算法.     

Adaptive Step-Size Natural Gradient ICA Algorithm with Weighted Orthogonalization

To improve the stability of the traditional natural gradient independent component analysis (ICA) algorithm and the accuracy of its separated results, a adaptive step-size natural gradient ICA algorithm with weighted orthogonalization is proposed. First, to take advantage of the pre-whitening pre-processing and keep the equivariance property of the ICA algorithm, based on the weighted orthogonal constraint on the separating matrix without pre-whitening of observed signals, weighted orthogonalization is introduced after the traditional gradient update. Then, according to the error estimation from the smoothed distance between separated outputs and optimal outputs, we obtain two adaptive step sizes based, respectively, on an unconstrained natural gradient ICA process and a weighted orthogonalization process. Simulation experiment results show that the speed of convergence of the adaptive step-size natural gradient ICA algorithms with weighted orthogonalization are faster than the traditional one; also, the stability of the algorithms and the accuracy of the separated results are improved observably.     

基于自然梯度的语音盲分离算法

对于自适应自然梯度算法,选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。提出了一种步长自适应自然梯度算法。由于该算法中的步长基于分离状态,其学习速率由信号的分离程度自适应选取,因而能很好地解决收敛速度与稳态误差之间的矛盾。计算机模拟试验结果显示,该算法优于传统的自然梯度算法。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

在对传统LMS算法、变步长SVSLMS算法及归一化LMS算法分析的基础上,提出了一种改进的归一化变步长LMS算法即N-SVSLMS（Normalized-SVSLMS）算法。该算法结合了参考文献中两种算法的思想,得到了改进的归一化LMS自适应算法。该算法在信道环境多变的情况下,收敛速度和稳定性能有了进一步的提高。理论分析及计算机仿真结果表明,N-SVSLMS算法明显优于传统LMS算法、变步长SVSLMS算法及归一化的LMS算法。     

改进的变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

通过建立误差信号e（n）和步长因子μ（n）之间一种新的非线性函数关系，提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法较固定步长LMS算法收敛速度快、稳定性好，和已有的基于S函数的变步长LMS算法相比，不需要进行复杂的复数运算，大大减化了计算量。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中，计算机仿真结果与理论分析相一致。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法研究

针对常数模算法(CMA)剩余误差大与收敛速度慢的问题,将变步长思想和正交小波变换引入到常数模盲均衡算法中,提出了基于正交小波变换的指数型变步长常数模盲均衡算法(WT-VCMA)。水声信道仿真结果表明:与基于剩余误差的指数型变步长常数模盲均衡算法(VCMA)及常规常数模算法(CMA)相比,新算法具有更快的收敛速度和更小的剩余误差。     

基于RSSI自适应三维加权质心定位算法

针对无线传感网络RSSI加权质心定位算法精度较低的问题,提出了一种采用RSSI值作为加权因子的三维加权质心定位算法。依据RSSI值自适应缩小定位区域,并根据筛选出的最优参考节点构建三维球体定位模型。仿真结果表明,改进的定位算法在相同测试条件下,在精度与稳定性上相较传统加权质心算法有了大幅提高。