一种新的变步长LMS自适应滤波算法研究及其应用

变步长LMS自适应滤波算法克服了传统自适应滤波算法的不足,通过构造合适的变步长因子,在提高收敛速度的同时保证了较小的稳态误差,在实际中得到了广泛应用。为进一步改善算法性能,首先对传统的和现有改进的变步长LMS算法机理进行了深入分析,在此基础上,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法通过建立一个新的步长因子与误差的非线性函数模型,使得算法在不失精度的情况下,具有较快的收敛速度。论文对新算法的机理进行了较为详尽的阐述,对算法中关键参数的选取对滤波性能的影响进行了深入分析,并给出了算法中关键参数的自适应确定方法。仿真实验表明,相对于其他自适应滤波算法,该算法在收敛速度方面有了很大的提高。将新算法应用于对实际龙口水位监测数据的滤波中,取得了良好效果。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中.通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差.     

一种改进变步长LMS算法及其在系统辨识中的应用

在分析传统LMS算法及变步长LMS的基础上，本文提出了一种改进的变步长LMS算法并应用于系统辨识。新算法利用瞬时误差的四次方和遗忘因子共同来调整步长，进一步解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将新算法应用到系统辨识中时，与传统LMS算法和变步长LMS算法相比，仿真表明新算法有更快的收敛速率。     

一种新的自适应滤波算法

为了解决SVS_LMS算法中步长更新函数较为复杂的问题,提出一种改进的LMS自适应滤波算法。新的算法利用瞬时误差的幂函数对步长更新进行控制,同时根据MVSS_LMS算法中误差自相关估计补偿原理,采用当前步长因子和上一时刻步长的相关估计对步长因子进行补偿。通过仿真比较,新的算法相较于SVS_LMS和MVSS_LMS的改进算法具有更快的收敛速度及更小的稳态失调误差。     

基于分式函数的新变步长LMS算法

为了解决传统LMS算法在稳态误差和收敛速度之间的矛盾,提出了一种基于分式函数的新型变步长LMS算法(简称VXLMS算法)。因为新型变步长函数不包含指数运算,所以降低了运算量,加快了算法的收敛速度,同时也提高了数据跳变时的跟踪性能。在VXLMS算法收敛的条件下,通过理论推导确定了该变步长函数的参数取值范围,然后通过取不同参数值分析对算法性能的影响,选出最优参数值进行仿真分析。仿真结果表明:相同仿真条件下提出的VXLMS算法相对于VSSLMS算法和SVSLMS算法稳态误差更低、收敛速度更快,即说明提出的小计算量新变步长函数,通过调整步长因子使权向量快速达到最优,进而使VXLMS算法具有更好的收敛性、稳定性以及鲁棒性。     

基于多尺度小波变换的变步长LMS滤波算法

对LMS自适应算法、基于抽样函数的变步长LMS算法和基于多尺度小波变换的自适应滤波算法进行了研究,在此基础上把变步长LMS算法与多尺度小波变换相结合,产生了新算法。该算法一方面可以克服固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子的矛盾;另一方面,小波变换的引入减少了输入向量自相关矩阵的条件数,提高了收敛速度、跟踪性能和稳定性。最后对算法的性能进行了计算机仿真比较,仿真结果表明:基于多尺度小波变换的变步长LMS滤波算法具有较快的收敛速度和更强的抑噪能力。     

改进LMS算法的仿真及其分析

在机械加工中,机械故障诊断的振动诊断技术在机械故障诊断学中占有重要地位.在振动信号处理方面,自适应信号处理是一个非常重要的分支,该方法能够有效的滤除含有背景噪声的信号,提取出有效的特征信号,但自适应算法有收敛速度与稳态误差之间的矛盾关系与步长因子易受噪声干扰等问题.为解决该问题,本文提出一种改进的变步长LMS算法:在算法中加入步长反馈因子,并对权值进行更新,使算法的收敛速度变快的同时保证了系统的稳定性,并加强了系统的跟踪能力.仿真结果表明:与其他算法相比,本文算法计算简单、收敛速度快、系统跟踪能力强,稳定性更好,能够有效的滤除噪声信号.     

一种改进的变步长LMS算法及其DSP实现

固定步长LMS(least mean square)算法自适应滤波器在收敛速度、时变跟踪能力与稳态误差上对步长因子的要求存在矛盾.变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够有效地避免此矛盾.在分析了2种变步长LMS算法的基础上,提出了全新的变步长算法,并在MATLAB环境中进行仿真,之后应用SZ-EPP5402评估板对其进行了DSP实现.仿真结果与DSP实现都表明:变步长LMS算法在一定程度上改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差.     

基于梯度变步长LMS的电子天平抗震设计

以应变式电子天平为研究对象,在分析电子天平震动信号的频谱特性及其对天平计量性能影响的基础上,提出一种基于梯度变步长最小均方(LMS)自适应滤波器的电子天平抗震动设计方法。依据天平称量数据的震动影响来源和特点,通过与切比雪夫低通滤波、椭圆低通滤波、巴特沃斯低通滤波及滑动平均滤波等常用抗震动滤波方法进行仿真实验对比,证明梯度变步长LMS自适应滤波算法的有效性与优越性,该方法在实际天平中得到应用。实验表明,采用本方法研制的200 g/0.001 g应变片电子天平可以在普通木质实验台上准确称重,最大称重误差≤0.001 5%,且不受榔头敲击实验台等冲击性震动的影响。     

自适应滤波器中LMS算法的应用

论述了自适应滤波器的工作原理,介绍了传统的LMS算法原理,叙述了改进性LMS算法的种类及比较.介绍LMS算法在噪声对消中的应用.     

浅谈超声波明渠流量计在污水排放中的应用

本厂外排污水总管计量仪表采用的是德国E＋H公司生产的FMU861型超声波明渠流量计,该仪表是通过超声波测量原理,检测超声波探头射向介质液面后的反射波及拾取反射时间,并通过智能显示仪表进行内部模拟转换运算,最终测量出污水总排管线的流量.针对污水总排流量计日常维护中出现的故障问题,经过几年的共同努力和经验积累,解决了测量不准确,死机等实际问题.它也为环保部门实施有效的污排监控提供了准确的数据依据,为最终提高本厂的节能减排环保工作做出了积极的贡献.     

一种基于改进白适应算法的科里奥利流量计频率解算方法

为了在提高科氏流量计频率解算精度的同时兼顾频率跟踪的实时性,提出了一种基于改进自适应算法的频率解算新方法。通过重新构建基于优化零极点配置的自适应IIR滤波器,在自适应滤波的过程中动态调节陷波器的模型和步长,使之能够更好地跟踪实际信号的频率,提高了科氏流量计频率解算的快速性和稳定性。     

Burg算法与自相关在科氏流量计中的应用

为提高谱分辨率,将Burg算法引入科氏流量计频率解算,无需对窗口之外数据假设。Burg算法谱分辨率受信号初相以及信号噪声影响,对Burg算法进行分析和改进,并引入自相关算法,解决初相以及噪声的影响。建立了科氏流量计的信号模型,用Matlab对本算法进行仿真验证,算法的解算精度优于一般流量计的要求,算法可以用于科氏流量计频率解算。     

超声波流量计在复杂流道中应用的试验研究

针对南水北调工程淮安第三抽水站现场测试中流量测量存在的困难,对其流道进行模型试验.通过CFD数值计算对流道模型进行简化.提出超声波流量计在不规则流道中新的安装应用方式,通过模型试验,确定新的安装方式下各声路的计算权重,以及流量计算所需的平均断面面积,得出该安装方式下流量计算公式,为现场测量提供充足的依据,同时也为其它复杂流道的流量测量提供一种新的方法和借鉴.     

限幅的变步长BP算法

针对BP算法学习速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出了一种新的变步长算法--限幅的变步长算法CVLBP.这种算法根据误差来调整下次的学习步长,同时把步长限制在一定范围内,这样在计算量增加很少的情况下,使学习时间大为缩短的同时,也避免了过多的振荡,防止了系统的发散.仿真结果表明,该算法具有跳出局部最优的能力,同时对初始权值和闻值具有一定的鲁棒性.     

基于软硬件联合补偿的智能槽道流量计

按照智能化、精度高、通用性强、性价比高的技术要求,针对槽道流量计提出采用硬件电路和软件优化算法相结合的方式对各检测流体的压力、温度、密度、压缩系数、黏性系数及可膨胀系数等参数进行相应补偿,使其适用于常用流体的测量,且精度大幅提升,可达0.3%～0.5%左右,从而在复杂现场构建一个多参数高精度的可靠性流量检测平台.     

基于变步长自适应陷波器的在线检重抗振方法研究

针对检重秤运动部件与外壳之间的相对运动以及机械固有频率点在外力作用下发生的共振对称量信号造成干扰,提出一种基于箕舌线改进的变步长最小均方(LMS)自适应陷波(ANF)的检重秤抗振动方法。通过分析检重秤振动来源与振动特性,并在共振状态下与滑窗滤波、巴特沃斯低通、巴特沃斯陷波以及固定步长LMS陷波等传统抗振方式进行仿真和实验对比,证明变步长LMS自适应陷波器对振动干扰滤除具有准确性与优越性。同时,在多种速度下运用该方法并结合滑窗与非对称切尾均值滤波在实际检重平台对检重结果进行最终处理,实现平均误差≤0. 171 g,标准偏差≤0. 240%,满足XIII(1)等级。