基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正

为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法（P—LMS）进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法（NLMS）进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。     

基于双曲函数的变步长LMS算法及其分析

提出一种基于双曲函数的变步长最小均方(LMS)算法.通过对双曲余弦函数进行数学变换,建立起误差信号与步长因子的LMS算法,根据误差信号的变化来自动调节步长的大小.仿真结果证明:所提出的LMS算法比标准的LMS算法有着更快的收敛速度等优点.     

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。     

一种联合盲均衡算法

为克服数字基带信号在通过非屏蔽五类双绞线时产生的严重码间干扰（ISI）,常采用自适应均衡技术来减小码间干扰,大大降低接收端信号的误码率。最小均方误差（LMS）算法能有效降低码间干扰,但需要训练序列,因此影响传输效率。基于判决引导的最小均方误差（DDLMS）算法不需要训练序列,但在眼图未睁开的情况下,可能出现误判,甚至引起误收敛。恒模算法（CMA）具有比DDLMS算法更好的盲均衡特性,但是剩余误差较大。本文提出一种新颖的联合盲均衡算法,即优化现有的CMA算法,与DDLMS算法组成新的联合盲均衡算法,利用均方误差（MSE）来控制2种算法的权值。MATLAB建模和仿真结果表明,新的联合盲均衡算法克服了CMA算法剩余误差较大和DDLMS算法误收敛的缺陷,且能有效对非屏蔽五类双绞线中传输的数字信号进行均衡。     

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。     

一种变步长最小均方算法

最小均方算法（LMS）以计算简单,易于实现等优点被广泛用于自适应滤波领域。但其固定的步长导致了收敛速度和稳态误差之间的矛盾。通过引入非线性函数提出一种新的基于非线性函数的变步长最小均方算法,仿真结果表明该算法具有较好的收敛性能和较小的稳态误差。     

基于模糊推理的变步长LMS自适应滤波算法

LMS算法是一种基于最速下降法的最小均方误差自适应滤波算法.为了提高LMS算法的收敛速度,依据模糊控制原理,推导出一种结构简单的步长与误差的非线性函数关系,进而得出一种新的变步长LMS自适应滤波算法（FVSLMS）,该算法结构简单,易于实现.在理论上,根据万能逼近定理,用FVSLMS算法可以以任意精度逼近步长与误差的非线性函数关系,因此它可以作为以误差调节步长的变步长LMS算法的一类统一形式.最后,通过计算机仿真说明了FVSLMS算法具有较好的收敛性能.     

基于指数函数的归一化变步长LMS算法

在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差 和步长 的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。     

改进SVSLMS算法在系统辨识中的应用及性能分析

通过建立步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应可变步长最小均方（LMS）算法。该算法具有在误差e（n）接近0处缓慢变化的优点,克服了S函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺点;具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将算法应用到系统辨识中,对比一般的变步长算法,改进的算法在平稳过程中具有更快的辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。     

一种基于MVSSLMS的改进算法

在分析传统LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法,用误差信号的自相关及均方误差来调节自适应滤波算法的步长,仿真结果表明改进算法的收敛性能良好,优于传统LMS和MVSSLMS算法.     

基于MUSIC算法的宽带频谱感知

利用MUSIC算法进行宽带频谱感知时,主用户信号个数估计是关键问题。为此,提出一种动态门限搜索匹配的信号个数估计算法。利用信号子空间和噪声子空间的正交性动态调整门限,搜索与预设维度最匹配的信号个数作为最终的估计值。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法能准确估计信号个数,提高宽带频谱感知性能。     

引入偏移量递阶控制的网络入侵HHT检测算法

在强干扰背景低信噪比下对网络潜质入侵信号的准确检测是决定网络安全的关键。传统的Hilbert-Huang变换(HHT)入侵信号检测算法在求解入侵信号的瞬时频率特征时,因包络线失真引起的边界控制误差,会造成频谱泄漏,从而导致检测性能较差。提出了一种基于时间-频率联合分布特征和偏移量递阶控制HHT匹配的网络入侵信号检测算法,即构建网络潜质入侵数学演化模型,把复杂的入侵信号分解成IMF单频信号,得到入侵检测系统的状态转移方程,基于Hilbert变换对入侵信号进行离散解析化处理,构建入侵信号解析模型。对每个入侵信号经验模态分解后的解析模型IMF分量用Hilbert变换进行谱分析,通过递阶控制调整HHT频谱偏移,将残差信号投影与入侵信号的Hilbert边际谱进行匹配,减小包络线失真引起的边界控制误差,抑制频谱泄漏,实现对入侵信号的精确检测和参数估计。实验表明,该算法进行网络入侵信号检测时,具有较强的抗干扰性,能从低信噪比背景下有效检测出入侵信号,检测性能有较大提高。     

基于MUSIC谱估计的探地雷达回波处理方法

为了克服现有信号处理算法对探地雷达噪声及杂波滤除的不足,提出了一种基于MUSIC谱估计时域与频域联合滤波方法。利用常用的去直流波和均值滤波抑制方法进行雷达信号预处理,在此基础上,引入谱分析中信号子空间与噪声子空间的概念,将MUSIC算法与最小二乘法相结合来进行探地雷达杂波及噪声处理。仿真及实验结果表明,提出的回波处理方法可以有效地抑制雷达信号中的噪声和杂波,能提高测量数据的精度,具有较高的实用性和可用性。     

近海海浪的建模与仿真研究

针对经典JONSWAP谱不适合模拟浅水海浪的问题,在研究水深与波形参数关系的基础上,提出了一种加入深度因子的改进JONSWAP谱。通过分析传统海浪分形算法,得出相邻插值点之间信息传递跨度过大是产生波浪折痕、尖峰现象的主要原因。为此提出了一种新的方形-方形细分阈值滤尖峰算法。OpenGL仿真结果表明,改进的JONSWAP谱适合于模拟近海,可以生成的逼真、平滑、柔和的浅水海浪。新的分形算法能有效地减少生成波浪的折痕、尖峰现象,具有较好的真实感和实时性,达到了近海浅水实时仿真的目的。     

基于FPGA的双轴倾角计信号提取方法研究

为从车辆复杂噪声背景下实时提取双轴倾角计的有效信号,在分析弱信号特征提取方法的基础上,针对LMS算法在处理相关信号时收敛速度降低的缺点,提出一种对噪声敏感度较低的变步长LMS算法,基于FPGA平台设计实现一种采用一阶滤波单元重用方式实现多阶LMS滤波器的可扩展滤波器结构.试验首先通过收敛速度评价指标验证算法的优越性;其次利用滤波后的双轴倾角计信号的频谱分析证明算法对其自身噪声与车载环境噪声有较好抑制;最后对比5种不同硬件平台实现结果的差异,试验表明FPGA实现方案在执行时间、功耗和硬件占用率方面具有明显的优势.     

自适应动量项BP神经网络盲均衡算法

为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法.该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势.仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法.     

风力发电机塔筒振动监测系统研究

设计了一套振动监测系统及其信号提取算法.为方便复杂环境下的监测,系统采用无线倾角传感器作为振动采集终端,并通过ZigBee,WIFI无线网络建立监测点与监测点、监测点与服务器之间的通信.根据风电机塔筒的动力学分析得到塔筒振动监测过程中的一些关键值的参考值.根据对振动信号构成的分析,选取小波包滤波算法作为塔筒低频振动信号的提取算法,得到比较好的效果.     

基于改进深度置信网络的语音增强算法

研究了一种基于深度置信网络的语音增强算法，并针对其不足做如下改进：考虑到对应训练集中噪声种类较少，噪声特性不够丰富的情况，在频域对噪声频谱进行扰动，以丰富噪声频谱特性；考虑到不同频点的信号对系统误差的影响不一样，结合绝对听阈构造权重系数。最后选取在噪声环境下传统语音增强算法中较好的LOG-MMSE和本文改进的基于深度置信网络的语音增强算法进行了分析比较，结果证明深度置信网络的语音增强算法显示出较好性能，尤其对增强后语音质量的提升超过了LOG-MMSE方法。     

基于改进NLMS算法的自适应滤波算法

最小均方算法是应用最广泛的自适应算法之一,但其收敛速度欠佳。在传统NLMS算法的基础上,提出了重复调整归一化最小均方算法(DRNLMS)即在相邻两输入信号样本的间隔时间进行额外调整运算,以提高算法的收敛性,并通过计算机仿真实现该算法。     

多普勒信号的Burg算法优化研究

随着高速列车的发展,测速精度高的多普勒测速方式被广泛应用。其将多普勒信号看作广义平稳随机信号,利用功率谱估计方法进行信号处理。针对现代谱估计中Burg算法基本原理分析其误差来源。分析了两种优化算法,一种是基于窗函数的优化算法,另一种针对改进的协方差法实现了基于预测误差功率最小意义的优化算法。通过仿真对比原算法与两种优化算法的频谱估计性能,分析算法复杂度,选择模型最优参数,并验证了在列车测速范围内不同频段的适用性。结果表明,优化算法在不增加运行时间的基础上可降低频谱偏移程度、改善频谱分辨率,可识别出列车测速范围内各个频段频率,并且谱估计频率误差小于1%。