LMS自适应滤波器的设计理论研究

主要介绍了自适应滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。首先介绍自适应滤波器的原理,然后对FIR结构滤波器做了详细的阐述,自适应算法是整个系统的核心,重点对LMS算法的设计方法,设计步骤做了分析,最后对LMS算法进行MATLAB仿真,根据性能评价标准和实验结果表明,该自适应滤波器滤波效果优越。     

LMS自适应滤波器的仿真与实现

本文概述了LMS算法和LMS滤波器的的基本原理,利用MATLAB和DspBuilder立算法模型,完成LMS自适应滤波器的仿真与设计,有效地提高了FPGA的设计效率．降低了设计人员对硬件的要求。     

平稳环境下LMS算法优化分析及其FPGA实现

高速自适应滤波器的设计及其现场可编程门阵列（FPGA）实现一直是信号处理领域研究的热点。普通最小均方误差算法（LMS）自适应滤波器运行速度受到计算滤波输出和系数更新时间限制,制约了其信号处理的速度。对于平稳环境,通过对自适应滤波器系数更新方程进行前瞻和松弛近似,对LMS自适应算法进行了优化分析,得到了一种改进的LMS自适应滤波器结构。利用DSP Builder工具建立了四阶改进结构的LMS自适应滤波器模型并进行了一系列的仿真,结合多种电子设计自动化（EDA）工具,最终在EP2C35型FPGA上得到了最高响应速度60.07 MHz的高速自适应滤波器。结果表明,改进的LMS自适应滤波器速度较一般结构滤波器快,但耗费了较多逻辑资源。     

模糊LMS算法主从滤波器的设计及应用

文章提出了一种基于模糊最小均方（LMS）算法的主从滤波器的设计,采用模糊推理机制,通过从滤波器输出的信噪比来调节主滤波器的步长,从而达到快速而稳定的收敛,并将其应用于噪声抵消系统中。仿真结果表明,该算法（FMS-LMS）比传统LMS算法及只有主从滤波器的算法具有更好的性能。     

基于FPGA和符号LMS算法的自适应滤波器设计

为了减少实现基于FPGA和LMS算法的自适应滤波器过多消耗硬件资源的问题,提出了符号LMS算法,通过降低乘法运算的次数来提高自适应滤波器的运行速度,并使用流水线技术进行优化。软件仿真验证了符号LMS算法的可行性,硬件仿真证实了采用该算法和流水线技术的自适应滤波器的优越性。     

A Modular Design of LMS Adaptive Filter Based on FPGA

针对LMS自适应滤波器在FPGA上实现结构灵活性的问题,提出了一种模块化设计方法。根据LMS算法结构特点,结合FPGA硬件语言特点进行模块化设计,分别阐述了各模块设计结构,对模块进行并行调用与综合。对模块化设计的自适应滤波器与纯串行及纯并行设计的自适应滤波器所占用的资源以及处理速率进行比较,8个并行模块结构比全串行结构处理速率快了近7.6倍,硬件资源占用比全并行结构减少了近50%;结果说明模块化LMS自适应滤波器设计具有更加灵活的结构特点。     

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。     

基于ASIC均衡器的研究与设计

考虑当前的数字电视系统的发展现状,提出一种可供数字电视系统使用的均衡器设计方法.设计了一种基于ASIC的用于QAM解调信号的LMS自适应均衡器,此均衡器采用线性自适应算法中的最小均方算法(LMS),其结构由线性横向滤波器和抽头系数更新模块组成.能为数字电视系统提供可靠性和灵活性,同时也缩短了设计周期,提高其抗干扰能力和信道利用率.     

一种用于QAM解调信号的LMS自适应均衡器

设计了一种用于QAM(Quadrature Amplitude Modulation)解调信号的LMS自适应均衡器。此均衡器采用线性自适应算法中的最小均方算法(LMS)．其结构由线性横向滤波器和需要训练序列的滤波器抽头系数更新模块组成．它可实现16／64／256点的QAM解调。利用MATLAB／Simulink对LMS自适应均衡器的收敛速度、误码率等指标进行仿真模拟,仿真结果表明,此LMS自适应均衡器对通过非理想信道的QAM传输信号具有较好的均衡性能。     

基于最大熵谱估计的回波信号检测技术研究

提出了最大熵谱估计和LMS自适应算法提取激光测距系统的反射回波信号。研究了最大熵谱估计的信号检测原理,采用Burg算法求取AR模型相关参数,设计LMS自适应滤波器提取回波信号,并分析了Burg最大熵谱估计在激光测距系统回波信号检测中的应用。仿真分析表明,最大熵谱估计和LMS自适应算法相结合可以有效地从背景噪声中提取有用的激光反射回波信号。     

LMS和归一化LMS算法收敛门限与步长的确定

从LMS算法失调量的准确表达式出发,根据输入信号特征值分布重新研究了LMS,归一化LMS(Normalized LMS,NLMS)算法收敛的必要条件,推导出LMS和NLMS 算法收敛的步长门限,并分析了输入信号特征值分布、滤波器阶数对算法收敛步长门限的影响,推导出满足性能失调下步长的自适应计算公式,减小了应用 LMS,NLMS算法时步长选取的盲目性,与已有的算法相比,具有计算简单、实用、自适应性能强,同时可获得满意失调量的特点,计算机模拟结果表明该方法的正确性。     

基于FPGA的横向LMS算法的实现

横向LMS算法是实现自适应数字波束形成的基本方法之一.提出了一种用Matab/Simulink中DSP Builder模块库设计算法模型,然后应用FPGA设计软件Modelsim、QuartusⅡ分析自适应滤波器时钟速度和消耗逻辑单元数的设计方法.实验表明:该方法易于实现、简单可靠.     

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。     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

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.     

基于LabVIEW和MATLAB混合编程的自适应滤波器设计

LabVIEW是一种图形化虚拟仪器编程语言,具有强大的信号处理功能,基于LabVIEW可以把自适应滤波器设计成为一个虚拟仪器系统,应用于实际工程,测试滤波器的实际性能。本文介绍了LabVIEW和MATALB混合编程设计自适应滤波器的方法,其设计结构简单,具有较好的人机交互界面。为了验证设计方法的有效性,以LMS算法为例,进行仿真实验。仿真结果表明,所设计的自适应滤波器性能良好,可操作性强,可以适用于不同场合的信号处理。     

F-R共轭梯度算法在自适应滤波器中的应用

在自适应滤波器设计过程中,采用传统的LMS算法,具有计算简单、易于实现等优点,但是该算法的缺点是收敛速度较慢。文章中根据共轭梯度算法的收敛特性,在设计自适应滤波器时,对求取滤波器的均方误差函数最小值的计算过程进行优化设计,并通过计算机仿真验证了该算法可以使均方误差函数以较快的速度收敛到极小值点,从而得到滤波器权系数的最佳状态。     

LMS自适应滤波器干扰方法

自适应滤波器能有效地提高雷达在复杂电磁环境下的适应能力,在雷达信号处理机中得到广泛的运用,其核心是使用自适应算法,将滤波器设计成根据目标对照射信号的响应,及外界的电磁环境的变化等因素,调节滤波器的自身结构参数,最终趋于稳态的维纳滤波器,实现对目标的最优检测。文中主要分析LMS自适应算法中存在的步长固定等缺点,设计干扰信号,并用计算机仿真验证其对LMS滤波器的干扰效果,该干扰信号可使自适应滤波器无法实现结构上的自动优化,降低其雷达的工作效能。     

自适应滤波器抑制罗兰C接收机中噪声技术

针对目前罗兰C接收机用模拟滤波器抑制噪声方面的缺陷,将基于LMS算法(最小均方准则)的自适应谱线增强器应用于抑制罗兰C接收机中噪声,并且与用Remez算法设计的FIR滤波器进行比较。通过仿真得到,自适应谱线增强器比Remez算法设计的FIR滤波器的滤波效果要好得多。     

基于Delta算子的LMS算法在噪声消除中的应用

Delta算子作为一种新的离散化方法引入自适应滤波器,提出了一种基于算子的自适应LMS算法.并把基于Delta算子的LMS算法法应用到于噪声抵消中,取得了优于传统的移位算子的收敛速度和稳态失调.