适合硬件实现的自适应滤波算法

文章给出了一种适合硬件实现的自适应算法——改进的LMS算法。对算法的收敛性进行了详细的证明，并使用C语言验证了该算法与基本LMS算法的收敛速度是相同的。     

面向VLSI实现的实时自适应滤波算法

本文提出了一种面向ＶＬＳＩ实现的复数域递推最小二乘算法，算法中所有的运算都映射到一个全由ＣＯＲＤＩＣ单元组成的脉动阵列并行处理结构中。该阵列可直接对数据矩阵进行线性约束的自适应滤波而避免了复杂的滤波器复权系数求解。本文还介绍了为该算法设计的超大规模专用集成电路芯片，利用该芯片可组成数据采样率为２ＭＨｚ的可重构的实时自适应滤波器。     

自适应滤波算法研究及其Matlab实现

在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,给出了不同信噪比条件下,LMS算法的Matlab仿真实现的滤波结果,通过分析仿真结果可以看出,在一定信噪比范围内,LMS算法在未知信号与噪声统计特性的条件下可以达到较好的滤波效果.     

基于LMS算法与RLS算法自适应滤波及仿真分析

自适应滤波器在随机信号处理当中得到了广泛应用.文讲述了LMS算法和RLS算法的基本原理,基于两种算法的推导过程较为繁琐,不便理解,本文以两种算法的主要计算环节为突破口,选取合适的迭代公式,对两种算法进行公式推导,方便读者理解.同时,本文通过原理推导、软件仿真的试验方法,设置输入信号、噪声信号,通过输出信号的图像走势对两种算法的优缺点进行对比分析,使读者对两种算法及滤波器的设计具有直观的认识,有一定的参考意义.     

极化自适应滤波算法的新实现

当目标信号与杂波干扰信号在时域、频域和空域的状态特征难以区分时,若两者在极化域可分,则可利用极化信息进行雷达目标检测。由于在强杂波的情况下信干比比较小,而且干扰的极化状态通常是未知的,或随时间或空间是不断变化的,传统的极化滤波算法并不能满足要求。文中针对强杂波环境下,提出了一种极化域新的自适应滤波算法,该方法基于线性约束最小方差(LCMV)准则,采用变极化接收技术,实现对信号的最佳接收,为实现实时处理和自适应快速变化的干扰,推导了一种递推极化滤波算法,为实现实时跟踪提供了一种可能,仿真结果也证明了该方法的有效性。     

自适应天线阵抗干扰滤波算法仿真与性能分析

干扰对GPS接收机的主要影响在于使得接收机无法正确地完成码捕获和跟踪,从而无法实现定位。本文将针对自适应天线阵扰干扰滤波算法进行描述,进行MATLAB仿真及性能分析,并在ISE中利用VHDL语言实现。     

多路IIR自适应滤波和高阶IIR自适应滤波的实现

本文提出了一种可供在多路IIR或者高阶IIR情况下进行联合过程估值的超稳定自适应算法。     

极化自适应递推滤波算法

针对未知和时变的杂波环境,探讨了极化域滤波问题,提出了极化自适应滤波的原理:利用历史杂波数据估计杂波的极化信息,据此对天线极化进行调整,达到"最优",然后对当前接收电场进行滤波.根据这一原理进一步提出了递推算法.仿真实验结果也证明了该方法的有效性.该滤波器稳态性能逼近理论最优,算法"学习"曲线反映了滤波器的过渡特性.     

位移估计自适应滤波算法

基于“当前”统计模型的基础上，利用位移预测估计与实时位移估计间的偏差进行自适应方差调整，提出了一种新的自适应滤波算法——位移估计自适应跟踪算法(Adaptive Filtering Algorithm of distance Estimation简记为ADE)。大量仿真结果表明，采用ADE算法既保持了对机动目标的跟踪性能，又显著提高了对弱机动目标及非机动目标的跟踪精度。     

分布式子带自适应滤波算法

为了解决分布式最小均方算法在输入信号相关性较高时收敛速度较慢、分布式仿射投影算法计算复杂度较高等问题,本文提出了两种分布式子带自适应滤波算法,即递增式和扩散式子带自适应滤波算法.分布式子带自适应滤波算法将节点信号进行子带分割来降低信号的相关性,从而加快收敛速度.由于用于子带分割的滤波器组中包含了抽取单元,所以分布式子带自适应滤波算法和对应的分布式最小均方算法的计算复杂度相近.仿真结果表明,与分布式最小均方算法相比,分布式子带自适应滤波算法具有更好的收敛性能.     

自适应滤波器LMS算法的DSP实现

滤波器在数字信号处理中有着广泛的应用,针对常规滤波器因具有固定的滤波器系数,对某些信号处理系统不能实现最优滤波,设计了一种自适应滤波器及实现的软件算法,并通过DSP得到验证。结果表明该滤波器实现方法简单、不依赖模型,具有较强的稳健性。     

DNLMS滤波器的FPGA实现

为了提高自适应滤波器的实时处理速度,提高算法的稳定性.在此采用最新的 DSP Builder软件,在FPGA上实现了解相关归一化LMS(DNLMS)算法.该方法通过在Matlab/Simulink中多次仿真都达到了很好的效果,有效地消除了噪声,运行稳定.在此引进了解相关原理和归一化处理,加快了算法的收敛速度,且稳态误差小.如果将该滤波器从8阶增加到512阶或者1 024阶,可以很好地实现在话音通信中的回声消除等自适应滤波.     

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。     

一种基于自适应滤波的语音增强算法的DSP实现

针对某大型车辆专用车内通话系统设计中的语音增强问题,对一种基于自适应滤波的语音增强算法进行了较为深入的研究。介绍了该算法的基本原理,及以TMS320VC5402为核心的语音增强模块的硬件设计,详细讨论了该算法的软件实现过程,并给出了实验结果。结果表明,该算法结构简单、易于实现,有较好的实用价值。     

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。     

LMS算法自适应滤波器的DSP实现

论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和最小均方误差算法(LMS算法),同时采用MATLAB语言对该算法进行了仿真,然后使用SY-5402EVM评估板对其进行了DSP实现,并对结果进行了分析。     

自适应滤波器的算法研究及DSP仿真实现

随着DSP技术的高速发展,人们对信号处理的实时性、准确性和灵活性的要求越来越高,DSP技术在信号处理中的地位也越来越重要.自适应滤波器是一种复杂的算法,设计它是为了在均衡信道,抵消回波,增强谱线,抑制噪声等方面有所应用.而自适应滤波器的实现主要采用最小均方误差算法完成.自适应算法通过调整滤波器系数来实现可以更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波.     

横向滤波器的自适应算法研究

横向滤波器是数字信号处理中常用的滤波器结构,求解横向滤波器抽头系数的自适应算法主要有最陡梯度(Steepest Gradient)算法、最小均方(LMS)算法、递归最小均方(RLS)算法,前者只具有理论分析意义,后两种是实用的算法。本文比较了上述三种算法的优缺点,并给出了性能分析。     

自适应LMS算法的DSP实现

自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在图像处理中得到广泛应用。而DSP是一种高速、高性能特别擅长进行数字信号处理运算的微处理器,用DSP实现数字图像信号的处理有很好的实时性及处理精度。本文完成了一种基于DSP的自适应LMS维纳滤波器的设计,从而实现了对数字图像进行初步降噪处理。