自适应LMS滤波器在FPGA中的实现

本文介绍了自适应滤波器的实现方法,给出了基于LMS算法自适应滤波器在FPGA中的实现,简单介绍了这种实现方法的各个功能模块,主要包括输入信号的延时输出模块、控制模块、误差计算模块、权值计算和存储模块。并通过在ALTERA公司提供的QUARTUSII平台上采用VHDL语言编程,利用MATLAB和QUARTUSII相结合进行了硬件仿真,结果表明了采用FPGA实现自适应滤波器是有效的。     

基于归一化LMS算法自适应均衡器的Simulink实现

为了克服硬件实现归一化LMS算法自适应均衡器的缺点,构造了数据传输系统中采用归一化LMS算法自适应均衡器的Simulink仿真模型.首先介绍了归一化LMS算法,给出基于归一化LMS算法自适应均衡器的建模过程,最后研究了抽头输入向量相关矩阵的特征值和步长参数对该自适应均衡器性能的影响.仿真结果同时验证了该模型的正确性和Simulink作为仿真工具的有效性.     

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。     

基于DSP Builder的并行中值滤波算法的设计与实现

研究了一种适合采用现场可编程逻辑(FPGA)消除图像随机噪声的算法以及用DSP Builder实现该算法的硬件电路设计.结合FPGA并行计算的特点,采用滑动窗口和模块化设计思想,对常规中值滤波算法的结构进行改进,提高了算法的运算速度,简化硬件结构.通过仿真和FPGA验证结果表明,该算法可以有效消除图像随机噪声,同时处理延时短,可以满足嵌入式系统的实时性要求.     

并行分布式LMS自适应滤波器的FPGA实现

FPGA因为相较于传统的ASIC拥有许多优势,在该领域的重要性也在不断提高。为了保证基于LMS自适应数字滤波器在硬件上的高效实现,使用无乘法结构的实现方案能够获得更好的效果。FPGA实现自适应数字滤波器的复杂性取决于乘法累加(MAC)的操作数量,而使用并行分布式算法通过使用查找表(LUT)替代乘法累加运算,能够显著降低硬件实现的复杂性,并且能减少逻辑资源的利用率,同时利用FPGA并行处理的优势,可以提高运行速度。所提出的方法通过软件仿真证明其有效性和优越性。     

基于FPGA的高速低功耗自适应滤波器的实现

基于对分组正则有符号数制(CSD)的改进,设计了一种利用FPGA实现误差符号LMS算法的简单方法,并采用该方法结合转置滤波器结构在FPGA上实现了高吞度量低功耗自适应滤波器.     

用FPGA和改进的LMS算法实现自适应滤波器

依据设计要求,通过方案分析、比较与选择,设计了加法器电路和移相器电路,并基于改进的LMS算法和FPGA(Cyclone Ⅳ EP4CE6)技术设计并实现了自适应滤波器,结果满足所要求的性能指标.     

易于硬件实现滤除ECG信号运动干扰的变步长LMS算法

针对移动心电(ECG)信号监测系统中运动干扰难以滤除的问题,提出了一种易于硬件实现的数字自适应变步长最小均方(LMS)算法.通过简化步长因子与输入信号的关系,减少了权值更新系统的运算量;分析传统LMS算法收敛性不稳定的问题,结合迭代次数优化步长因子,提高了算法的收敛性能.对比传统LMS算法,所提算法在运算量增加微小的情况下,收敛性能大幅提升,信噪比(SNR)增加大于14dB.仿真结果表明:算法在心电信号进行实时硬件集成滤除运动干扰方面具有运算量小,滤波效果好等优点.     

基于DSPBuilder的LMS自适应滤波器设计

介绍了LMS、NLMS自适应滤波器的工作原理,以及现场可编程门阵列(FPGA)在信号处理计算中的重要作用.详细介绍了使用Ahera公司基于Simulink的DSP算法开发工具DSPBuilder设计自适应滤波器的流程与方法.给出了滤波器的设计图和时序仿真结果,设计可以在FPGA中实现.     

基于自适应滤波器的电网谐波电流预测法

提出一种新的基于LMS算法自适应滤波器的有源电力滤波器(APF)参考电流的预测方法，针对传统LMS算法的缺陷(如收敛速度慢、对非平稳输入信号的适应性差等)作了3点改进，这些改进措施可有效提高自适应滤波器的综合性能．仿真与实验结果证明，采用该方法可有效减小延时对APF补偿效果的影响．     

一种频率域相关性分布式扩散最小均方算法

以均方误差为代价函数的最小均方（LMS）自适应滤波算法具有结构简单、易于实现、计算复杂度低、稳定性好等优点,然而在对未知系统的脉冲响应进行估计时,传统的分布式扩散最小均方（DLMS）算法易受到噪声的干扰,从而降低估计精度。针对该问题,提出一种频率域相关性分布式扩散最小均方（FCDLMS）算法。利用不相关信号的相关函数值趋近于零的性质,在DLMS算法基础上分别将输入信号的自相关函数以及输入和期望信号的互相关函数作为新的观测数据,消除噪声干扰,从而给出相关性DLMS （CDLMS）算法,并将算法扩展至频率域,在频率域中使用乘法运算而非卷积运算来更新抽头系数,减少计算复杂度。实验结果表明,与传统DLMS算法相比,频率域相关性分布式扩散最小均方算法在噪声环境下对分布式自适应网络中的未知系统脉冲响应具有更好的估计结果,算法性能更优,同时也能较好地适应多抽头数、多节点数、强噪声的复杂环境。     

改进的广义置信度自适应IFS图象压缩编码算法

通过对分块IFS图象压缩编码过程中匹配误差的分析,提出了广义置信度的概念,并据此提出了对输入图象进行四叉树分块的自适应匹配门限（AT）算法。根据排列块的相对复杂程度,修正了自适应匹配门限的公式,提出了改进的自适应门限（RAT）IFS图象压缩编码算法。在对输入图象进行四叉树分块编码过程中,该方法可以根据当前排列块的统计特征确定匹配门限,从而使分块编码过程自动地适应输入图象。实验结果表明,这种新的编码方法可以自适应地对输入图象进行编码,且压缩比较高,有一定的实用性。     

采用LMS算法的频域均衡技术研究

LMS(最小均方)算法是一种经典自适应算法,最初应用于时域均衡.本文采用LMS算法,根据信道的特性来更新频域均衡器的均衡系数,实验结果表明该算法可明显改善频域均衡系统的性能.     

基于PDLMS算法的数字波束形成以及FPGA实现

采用高并行度的并行延时最小均方(PDLMS)算法，用现场可编程门阵列(FPGA)实现自适应数字波束形成模块。使用VHDL完成了该算法在硬件上的实现，同时给出了计算机仿真结果和系统硬件资源分析。仿真结果表明该方法结构简单，易于实现。     

激光陀螺信号解调中自适应滤波器的设计

在激光陀螺信号解调领域中,在满足高精度的前提下如何降低滤波器的延迟一直是相关院所的研究重点。针对此问题,研究了一种新的激光陀螺滤波处理的方法。这种方法采用LMS自适应滤波器原理,分别把机械抖动抖反馈信号作为滤波器的基本输入,把机抖信号、随机噪声和白噪声作为滤波器的参考信号,然后通过FPGA进行数字滤波以及外围控制,最后给出了滤波器的算法实现以及硬件框图。实验结果表明,LMS自适应滤波器有很好的解调效果,经过滤波后的计数值差值在±1个数以内,且延时为1 ms。     

基于视觉灵敏度分类的IFS自适应图象编码算法

为了提高IFS自适应图象压缩编码方法对不同图象的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种进行分形图象IFS自适应压缩编码的新算法,同时定义了广义置信度的概念,并根据MSE误差曲线的广义置信度,确定了基于四叉树结构的分块分形编码过程中的匹配误差门奶。这种自适应门限编码算法不仅克服了传统固定门限IFS编码算法不能很地适应不同复杂程度输入图象的缺点,而且还提高了编码的效率。实验结果证明,此算法不仅可以自动地适应不同的输入图象,而且解码图象的视觉效果良好。     

改进自适应对消算法在工业噪声处理中的应用

分析了工业环境噪声的特点,将自适应噪声对消算法应用到工业噪声的处理当中.在传统最小均方(LMS)算法及基于Lorentzian函数的变步长LMS算法的基础上进一步进行约束稳定性条件处理,提出了一种约束稳定性变步长LMS算法,并在Matlab平台上进行了仿真验证.结果表明:算法具有更快的收敛速度以及更小的稳态误差,并且能有效地降低梯度噪声对算法性能的影响.     

Adaptive Terminal Sliding Mode Control for Motion Tracking of a Micropositioning System

This paper presents the design of a novel adaptive terminal sliding mode controller (ATSMC) and its application to motion tracking control of a piezoelectric‐driven micropositioning system. A nonsingular terminal sliding surface is used to achieve fast and finite‐time convergence for the trajectory tracking, and also to avoid the singularity phenomenon in traditional terminal sliding mode design. An adaptive gain law is developed to update the gain of the proposed controller and to provide stable and chattering‐free control action. The stability of the control system has been demonstrated in the sense of Lyapunov. The ATSMC scheme is established based on the output feedback only, which does not require a state observer and facilitates an easy implementation. The proposed controller is implemented on a field‐programmable gate array (FPGA) platform. Comparison study with three conventional controllers has been conducted. Experimental results show the feasibility and effectiveness of the proposed control strategy.