一种基于ZSP800核改进型LMS自适应滤波算法的实现

针对手机终端语音降噪处理系统中,广泛使用计算复杂度较小的固定步长LMS（Least Mean Square）自适应滤波算法。本文提出一种通过建立步长因子μ（n）和误差信号e（n）非线性函数关系,进而把固定步长LMS自适应算法改进为新的变步长自适应滤波算法,较好地解决了固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间相矛盾的不足。最后,给出了改进型算法在ZSP800核数字信号处理器（DSP）上的实现方法。     

一种改进的变步长自适应滤波算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对传统LMS算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种改进的变步长算法.在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系.将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善.     

IP电话回声消除LMS改进算法的研究

针对传统LMS算法运算量大收敛性能差的缺点,提出了一种减小运算量并且提高收敛性能的LMS自适应滤波算法.首先从理论上介绍并分析了两种自适应滤波算法--量化误差算法(运算量小)和变步长算法(收敛速度快),接着将这两种算法的优点有机结合,提出了一种改进算法.通过在MATLAB下的辨识仿真研究和对误差曲线的分析,证明了结合后的改进算法在运算量和收敛速度方面都优于传统LMS算法.算法对于IP电话中回声消除的自适应滤波问题提供了一个较好的算法.     

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.     

改进的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

对变步长的(LMS)自适应算法进行了讨论,本文提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行了仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢的变化的特性,并且在低信噪比的环境下有更好的抗噪性能,滤波效果更好。     

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.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法仿真研究

本文在介绍并分析了LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的变步长方法.通过MATLAB仿真对比实验,验证了该算法同固定步长LMS、变步长LMS算法相比,在均方误差和收敛速度方面都有很大的提高.该算法为自适应滤波的稳定和快速收敛提供了一个较好的解决方案.     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其在噪声抵消中的应用

本文提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中。该算法解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它采用误差信号的相关值去调节步长,使得算法的均方误差小、收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。     

基于变步长LMS 算法的自适应逆控制系统

针对各种变步长自适应滤波算法,提出了两种收敛速度快、鲁棒性能好的基于变步长X- 滤波、e - 滤波LMS 算法和带反馈补偿的自适应逆控制系统．变步长自适应滤波算法可以使系统获得更快的收敛速度 和较小的稳态误差,提高了控制精度;反馈补偿可以克服系统的零漂移．仿真结果表明,经过改进的基于变 步长X- 滤波、e - 滤波LMS 算法的自适应逆控制系统收敛速度快、稳态误差小、抗噪声扰动能力强．     

动量滤波-eLMS算法及其性能分析

针对有源噪声控制中滤波-e LMS(最小均方算法)算法收敛速度慢,收敛步长取值范围小及受参考信号自相关矩阵特征值分散程度影响较大的缺点,提出一种改进的滤波-e LMS箅法一动量滤波-e LMS算法.算法在滤波-e LMS算法的基础上,结合动量LMS算法,在权系数更新迭代时引入一个动量项,此动量项包含了先前梯度的估计值.理论推导证明算法不仅可以加快系统的收敛速度还可以扩大收敛因子的取值范围.仿真结果表明,动量滤波-e LMS算法具有收敛速度快、稳态误差小的优点.还讨论了算法中不同动量因子对算法收敛性能的影响,确定了它们的最优取值范围.     

一种新的变步长LMS算法分析

最小均方(LMS)自适应滤波算法易于实现,在很多领域得到了广泛地应用.但是存在加快算法收敛和减小稳态误差之间的矛盾,而固定步长LMS算法无法解决矛盾.用反正切函数alan建立了步长因子与误差之间一种新的非线性函数关系.给出了一种新的变步长LMS算法.反正切函数较Sigmoid函数简单且易于控制,并且可以使步长在误差接近为零时变化缓慢.从而可以使算法具有更小的稳态误差.还分析了参数、对算法性能的影响.计算机仿真结果与理论分析一致,算法的性能优于固定步长LMS算法和SVSLMS算法.     

基于并行技术和流水线的LMS自适应滤波算法

针对现有自适应滤波算法中数据处理效率低的问 题,提出了基于并行技术和流水线的最小均方误差（Least mean square,LMS）自适应滤波算法。该算法构建基 于并行技术的多输入多输出滤波器结构,成倍提高系统滤波处理速度;设计基于流水线的LMS 自适应滤波权系数求解方法,有效改善了权系数计算效率。最后利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)对该算法进行了验 证,结果表明,对于四级并行流水线四阶LMS自适应滤波器,其数据处理速率提高了约8倍,在相同的数据处理速率下,其功耗可降低约84%,从而提高了LMS自适应滤波处理速率,降低了系统功耗,实现了高速、超高速数据流的实时自适应滤波 处理。     

正比例扩展相关LMS算法

传统的回声消除系统无法在嘈杂的双工环境下工作.由于双工信号的干扰,误差信号不能正确地指导滤波器系数的更新.本文中提出了一种基于相关函数的自适应滤波算法,扩展型相关函数LMS(ECLMS)算法.计算机仿真结果显示E-CLMS算法的表现要优于传统LMS算法.然而,ECLMS的收敛速度仍然不能令人满意.为了提高ECLMS算法的收敛速度,本文推出了一种新的正比例步长调整算法,针对自适应滤波器系数的每一个抽头,提供一个合理的步长调整参数.计算机仿真结果证实了正比例扩展相关LMS算法理论的正确性.     

一种新的自适应变步长LMS算法及分析

提出一种新的自适应变步长LMS滤波算法,算法中通过比较误差值e(n)和e(n-1)之间的关系自适应调整步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,且不受已存在的不相关噪声的干扰.重点分析了新算法的收敛性和滤波效果.并通过Matlab仿真证实由该算法构成的自适应滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

传统LMS算法的优点是计算简单、易于实现，缺点是收敛速度慢，如果为加快收敛速度而增大步长因子μ，则会导致大的稳态误差，甚至引起算法发散。固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文通过建立步长因子μ与误差信号之间的非线性函数关系，得出一种新的变步长自适应滤波算法（SVSLMS）。理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于传统的LMS算法和NLMS算法。即在计算量增加不多的前提下，能同时获得较快的收敛、跟踪速度和较小的稳态误差。     

基于微分麦克风阵列的自适应语音增强算法研究及DSP实现

自适应滤波是语音增强算法中的常用技术, 而算法复杂度与收敛速度是设计各种自适应算法需要首要考虑的问题. 本文提出一种用于片上的语音增强自适应滤波新算法. 该算法分两步实现, 首先, 利用一阶微分麦克风阵列, 获得噪声的实时估计; 其次, 对传统的仿射投影算法(Affine projection algorithm, APA)加以改进, 得到计算误差向量的快速算法, 并根据估计误差动态调整搜索步长以及仿射投影维数, 对带噪语音进行自适应滤波消噪. 在TMS320VC5509 DSP芯片上实现该算法. 实验表明, 算法的自适应滤波过程具有接近递推最小二乘算法(Recursive least squares, RLS)的快速收敛速度, 以及类似最小均方误差算法(Least mean squares, LMS)的低算法复杂度.     

LMS自适应滤波算法的改进及性能分析

关于研究自适应滤波器算法优化问题,为了改善数字传输系统抗干扰能力,提高稳定性,减小误差,引入了自适应滤波算法,并详细分析了算法步长因子与失调误差e(n)之间关系对算法性能的影响.采用了改进的双曲正切函数为变步长,对传统的LMS算法进行了改进.分析了参数α、β、m对算法性能的影响.算法不但收敛速度快、稳态误差小,而且克服了变步长LMS算法达稳态时,步长变化太快的缺陷.利用MATLAB仿真结果与理论分析相一致,表明了算法具有良好的性能特性,可广泛应用于各种数字通信中.     

改进的变步长频域批处理LMS算法

现有的单载波频域均衡技术中的定步长频域批处理LMS（Frequency-Domain Block Least Mean Square,FBLMS）算法,在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。针对这个问题,基于对变步长LMS算法的研究分析,提出了一种新的改进的变步长频域批处理LMS自适应滤波算法,通过变步长因子以及频域权系数抽头泄漏能很好地协调收敛速度和稳态误差之间的矛盾,并且还具有较低的算法复杂度的特点。通过Matlab对提出的新算法进行计算机仿真验证,结果表明该算法有较好的收敛速度和较小的稳态误差。     

基于自适应均衡器的LMS和RLS算法仿真分析

介绍了自适应均衡器下的LMS和RLS算法的基本原理,并分析了2种算法中的忘却因子μ对LMS和RLS算法收敛性能的影响.通过仿真可知,在相同忘却因子下,RLS算法的收敛速度明显快于LMS算法,并且误差也比LMS算法小.     

低信噪比下基于新型变步长LMS的自适应滤波算法

为了提高现有的变步长LMS算法在低信噪比环境下的滤波性能,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用加入补偿项的误差相关值估计与前一时刻步长因子的组合来调节步长,提高算法的抗噪声干扰能力和收敛速度;并将步长因子的传统固定约束范围改为动态约束范围,使步长变化趋于平滑,降低系统的失调误差;同时对系统的权向量迭代公式进行更新,提高了算法的输入范围。从理论分析和仿真实验两方面可以看出,新算法与现有的变步长算法及标准LMS算法相比,在信噪比较低的条件下收敛速率、抗扰能力、稳态失调噪声方面都有很大的改善,证明所提算法是有效、可行的。