变步长比例仿射投影算法及在回声消除中的应用

针对稀疏控制算法快速收敛与低稳态失调之间的矛盾,提出了一种变步长的稀疏控制比例仿射投影算法。该算法将干扰信号对系统稳态性能的负面作用考虑进滤波器系数更新过程中,并利用后验误差对其进行补偿,建立了一个新的目标函数,根据该目标函数,导出了一种适用于比例仿射投影算法整体步长的调节方法。理论分析和计算机仿真结果表明,算法在典型的回声信道条件下,均能获得很快的收敛速度和很低的稳态失调。     

一种新的变步长比例仿射投影算法研究

研究比例仿射投影算法,针对自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种变步长的改进比例仿射投影算法( VSS- IPAPA).利用后验误差去补偿干扰信号对系统稳态性能的影响,得到了算法新的最优步长准则,根据步长准则以及先验误差与后验误差之间的联系,导出了一种适用于比例仿射投影的步长调节方法.综合了稀疏算法、数据重用方法及变步长的优点.最后通过对改进算法进行仿真,结果表明,在增加少量计算量的情况下,系统的收敛速度和稳态性能有明显的改善,证明了比例仿射投影算法的有效性.     

仿射投影算法中的步长控制

依据仿射投影算法均方误差（MSE）的最快收敛速度条件,对算法迭代过程中的步长进行控制,提出了一种新的变步长仿射投影算法（VSSAPA）。该算法使步长随着输出误差的变化而自动调整,从而降低稳态误差。将提出的算法应用于系统辨识,结果表明,与传统仿射投影算法和变步长仿射投影算法相比该算法具有更低的稳态误差和更快的收敛速度。     

变步长比例归一化子带自适应滤波算法研究

针对欠定模型条件下定步长比例归一化子带自适应滤波(PNSAF)算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种变步长VSS-PNSAF算法。该算法将系统干扰噪声和欠定模型噪声对系统性能的影响考虑进滤波器系数更新过程中,利用后验误差对其进行补偿,根据先验误差与后验误差之间的联系,导出了一种适用于比例归一化子带自适应滤波算法的步长调节方法。该算法综合了子带自适应滤波、比例自适应算法及变步长方法的优点。仿真结果表明:与定步长比例归一化子带自适应滤波算法相比,所提算法具有更低的稳态误差和更快的收敛速度。     

基于改进仿射投影算法的数字助听器自适应回声消除

提出了一种改进的仿射投影算法。该算法建立了步长因子与误差能量之间一种新的非线性函数关系,根据误差能量的变化自动调整步长因子,以达到加快滤波器收敛速度、降低稳态失调的目的;在对误差能量的估计中提出了遗忘因子选择规则,提高了误差能量估计的准确性。对提出的算法进行的数学分析,为其快速收 敛性提供了理论依据。实验仿真表明,与传统的自适应算法以及固定步长的仿射投影算法相比,提出的改进仿射算法在收敛速度、稳态失调等方面有明显改善。     

适用于即时翻译系统的改进仿射投影算法 *

针对即时翻译系统应用中存在双端对讲干扰和模型噪声的问题,提出了一种适用于便携式即时翻译系统的改进变步长仿射投影算法。新算法在收敛步长中引入近端信号能量统计量和滤波器收敛程度统计量,根据统计量的改变实时调整步长参数,防止算法发散。仿真结果表明,与传统自适应滤波算法和改进仿射投影算法相比,所提出的算法不但可以有效克服双端对讲干扰,而且在收敛速度、稳态失调等方面也有明显改善。     

一种新的LMS自适应滤波算法分析仿真研究

传统变步长最小均方(LMS)算法存在收敛速度慢、易受噪声干扰等缺点,为了提高算法的性能,通过对变步长LMS算法进行分析研究,在步长因子x(n)与误差信号e(n)的相关统计量之间建立一种新的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用误差信号的自相关时间均值来调节步长,并用绝对估计误差的扰动量以加快自适应滤波器抽头权向量的收敛。理论分析与计算机仿真结果表明:与SVSLMS和G-SVSLMS算法比较,该算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较强的抗干扰能力。     

变阶变正则化APA在回声抵消中的应用

目前仿射投影算法已成为回声抵消研究中常用的算法。针对收敛速度和稳态误差这对相互矛盾因素,提出了变正则化因子和变投影阶数相结合的新算法。通过变正则化因子和可变投影阶数的协同调节,使收敛速度和稳态误差达到相对较好的状态。摒弃后验误差为零的传统思想,将噪声的统计特性考虑到自适应过程中。推导出了算法具体的更新公式。实验结果表明改进的算法要比变阶数APA或变正则化因子APA具有较小的稳态误差和较快的收敛速度。     

一种新的变阶仿射投影算法

从改变仿射投影算法的条件出发,迫使仿射投影算法(APA)后验误差等于噪声,提出一种新的变阶仿射投影算法(E-APA)。该算法令迭代过程中阶数正比于误差向量的L2范数的平方与噪声功率之比,通过调节正则化因子来改变二者比值,从而实现了在初始阶段输入阶数较大,在收敛阶段输入阶数较小。实验结果表明该算法收敛速度快,稳态失调小,计算量少,优于目前最好的变阶算法(E-APA)。     

一种可实现的仿射组合自适应滤波算法

为了进一步改善自适应算法收敛速度和稳态偏差的性能,在对仿射组合滤波器自适应算法性能分析的基础上,提出了一种新的组合参数更新公式,该更新公式中的固定系数改为与子滤波器输出相关的函数,使仿射组合自适应滤波算法可以更好地实时跟踪子滤波器的性能变化。仿真结果表明,基于新组合参数更新公式的仿射组合自适应滤波算法与基于理想组合参数更新公式的仿射组合自适应滤波算法性能一致,同时具有快的收敛速度和低的稳态偏差,且对子滤波器步长变化具有良好的跟踪性能。     

改进的变步长比例仿射投影算法

变步长分割式比例仿射投影算法（VSS-SPAPA）具有收敛快、失调小等优点,但运用到有大量抽头系数需要更新的回波抵消器中时,因计算量较大,限制了其应用。为降低其计算复杂度,基于局部迭代思想提出了一种改进算法。该算法将滤波器系数分成多个系数子集,通过仅更新权系数某一子集的方法,减少了每次迭代中需更新的抽头权系数个数,从而减少了VSS-SPAPA的运算量。理论分析和仿真结果表明：新算法每次迭代更新的抽头权系数只需达到全部系数的一半时,收敛速度和稳态误差均与原算法相当,但所提算法较大程度降低了计算复杂度,从而具备更好的实时性。     

A Variable Step-Size Affine Projection Algorithm Designed for Acoustic Echo Cancellation

The adaptive algorithms used for acoustic echo cancellation (AEC) have to provide 1) high convergence rates and good tracking capabilities, since the acoustic environments imply very long and time-variant echo paths, and 2) low misadjustment and robustness against background noise variations and double-talk. In this context, the affine projection algorithm (APA) and different versions of it are very attractive choices for AEC. However, an APA with a constant step-size parameter has to compromise between the performance criteria 1) and 2). Therefore, a variable step-size APA (VSS-APA) represents a more reliable solution. In this paper, we propose a VSS-APA derived in the context of AEC. Most of the APAs aim to cancel $p$ (i.e., projection order) previous a posteriori errors at every step of the algorithm. The proposed VSS-APA aims to recover the near-end signal within the error signal of the adaptive filter. Consequently, it is robust against near-end signal variations (including double-talk). This algorithm does not require any a priori information about the acoustic environment, so that it is easy to control in practice. The simulation results indicate the good performance of the proposed algorithm as compared to other members of the APA family.      

A unified framework for adaptive filter algorithms with variable step-size

Employing a recently introduced framework within which a large number of classical and modern adaptive filter algorithms can be viewed as special cases, we extend this framework to cover block normalized LMS (BNLMS) and normalized data reusing LMS (NDRLMS) adaptive filter algorithms. Accordingly, we develop a generic variable step-size adaptive filter. Variable step-size normalized LMS (VSSNLMS) and VSS affine projection algorithms (VSSAPA) are particular examples of adaptive algorithms covered by this generic variable step-size adaptive filter. In this paper we introduce two new VSS adaptive filter algorithms named the variable step-size BNLMS (VSSBNLMS) and the variable step-size NDRLMS (VSSNDRLMS) based on the generic VSS adaptive filter. The proposed algorithms show the higher convergence rate and lower steady-state mean square error compared to the ordinary BNLMS and NDRLMS algorithms.     

时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法

提出一种基于误差信号峰度的自适应时变步长恒模医学CT图像盲均衡算法,通过降维处理将图像的恢复过程等效为一维盲均衡运算,构建行列等效变换的降维医学CT图像恒模盲均衡代价函数,利用误差信号峰度控制步长因子,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能改善恢复效果,减小稳态剩余误差。