LMS自适应算法的FPGA设计与实现

自适应算法的实现是自适应滤波技术应用于工程实践的基础。本文在分析LMS(最小均方误差)算法原理的基础上,讨论了算法实现的数制、计算量和迭代流程,在减小计算复杂度的基础上,给出了一种基于FPGA的实现方案。仿真结果表明,该方案能够保证LMS算法的收敛性和稳定性,可以应用于实际的数字信号处理系统。     

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.     

基于LMS算法的自适应滤波器在声学回声消除中的应用

阐述了自适应滤波器的基本原理,在介绍LMS自适应滤波算法的基础上,利用TMS320VC5402 DSK的软、硬件平台,进行LMS自适应滤波器的设计仿真,并对语音回声进行消除。实验表明,该算法在应用中具有良好的滤波性能,达到了较好的回波消除效果。     

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.     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

针对现有LMS（Least Mean Square）算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长LMS算法,建立了步长参数μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系: 与现有的算法相比,同时引入记忆因子λ和控制函数取值的参数β(n),使当前步长与上一次迭代所得步长及前M个误差的平方相关。理论分析和计算机仿真结果表明,与现有几种常见的LMS算法相比,改进的算法收敛速度和稳态误差的性能指标得到提高。     

涡街信号处理中基于FFT幅值区间约束的自适应滤波算法

在对涡街流量计的信号进行处理时,一般着重研究如何滤除干扰信号,对有效的涡街信号进行统计分析。但当现场环境恶劣时,信噪比很小,噪声的强度甚至超过有效信号,很难区分其是否为噪声,从而无法对其进行有效过滤。通过对涡街信号特点的研究,分析FFT在涡街信号处理中的可行性,提出FFT幅值区间约束的概念,对中低频涡街信号频率进行估计,并用该估计频率设计自适应滤波器进行信号处理。实验结果表明,该方法可得出很好的测量精度,并且有很强的抗噪声能力。     

基于ADALINE神经网络的自适应滤波方法

自适应滤波器能够适应系统和环境的动态变化,具有较高的滤波精度。介绍了一种利用ADALINE神经网络进行自适应滤波的方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型将发动机高压油管振动信号中的机体振动噪声滤除,提高了信噪比,为利用高压油管振动信号进行喷油器故障的精确诊断奠定了基础。     

基于前向差分Delta算子的LMS自适应滤波算法

针对传统的曩小均方(LMS)自适应滤波算法在高速采样系统的信号处理中存在着收敛性慢,系统易受外界干扰等难以避免的缺点,提出了一种基于前向差分的Delta算子方法所描述的最小均方自适应滤波算法.该算法利用前向差分的Delta变换推导出Delta-LMS滤波嚣的结构及其迭代步骤,与传统的基于移位算子所描述的LMS算法和基于后向差分的Delta算子所描述的LMS算法相比,有效地加快了系统的收敛速度,改善了系统的跟踪性能.仿真结果表明,该算法在高速采样系统的信号处理中具有更快的收敛速度和更好的滤波性能.     

机器视觉领域的FPGA超高清图像采集系统设计

为满足当前机器视觉等领域对高清晰度成像的要求,提出了一种基于FPGA的超高清图像采集系统设计方案,通过Xilinx Artix-7系列FPGA芯片XC7A35T-CSG324搭载相关模块实现图像的采集、存储、显示。在硬件设计上选用IMX183图像传感器进行图像采集、DDR3芯片进行缓存、Flash芯片进行存储,并通过DC-DC电源模块与LDO电源模块配合使用实现多通道系统供电。软件设计上通过SPI协议进行图像传感器的配置,并对LVDS图像数据进行解析。实际测试结果表明,该系统可以实现2 000万像素的超高清图像显示,配合光学结构可应用于工业相机、监控摄像头等多种产品中,具有较高的实用价值和研究意义。     

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。     

自适应中值滤波算法在图像处理中的应用

为了比较自适应中值滤波相对于传统中值滤波在滤除数字图像中噪声时的优缺点,文章通过Matlab实现了中值滤波和自适应中值滤波仿真,分析了两种算法的滤波效果,从而从主观图像和客观参数上反映了自适应中值滤波算法的优越性,得到了它比传统中值滤波算法具有较好的图像去噪和细节保护性能的结论。     

FPGA平台SM3密码杂凑算法的优化设计

分析了SM3密码杂凑算法基本流程,基于FPGA平台设计开发该算法的高性能硬件实现。以Xilinx公司ARTIX-7系列XC7A100T芯片为核心,采用16个寄存器构成寄存器组作为生成132个字的缓存区,设计进位保留加法器进行关键路径的压缩,使完成一次压缩函数中关键路径计算所需的时钟周期明显减少。实验结果表明,本文方案的吞吐率高达90.54 Gb/s,适用于对吞吐量有较高要求的场景。     

地震信号去卷的一种自适应滤波方法

本文讨论地震信号去卷问题,提出了一种新的自适应递推去卷滤波器,它由参数和信号估计的两段Bootstrap算法组成.其优点是:1)同增广状态Kalman滤波[2,3]相比,显著地减小了计算量;2)采用了虚拟噪声补偿技术,有效地克服了滤波的发散.仿真例子说明了方法有效性.     

实时彩色图像自适应中值滤波算法的FPGA实现

图像在采集、压缩、传输和接收的过程中,会受到脉冲噪声的影响,给后续的边缘检测、图像分割或目标识别等造成干扰;传统中值滤波将图像的RGB分量转为YCbCr分量进行滤波,该转换方法会损失一定的色度信息,且未将彩色信息完全分离,导致滤波后的图像产生色彩偏移;针对上述问题,利用HSI彩色空间中的I和S色彩分量对椒盐噪声进行检测,并通过自适应中值滤波将椒盐噪声滤除,图像还原度更高;利用FPGA对算法进行了硬件加速,在xc7a100tfgg484-2芯片上运行频率达222 MHz,可实现2k@60 Hz视频的实时处理。     

信号检测系统中预处理滤波算法的研究

针对信号检测系统中原始信号采集后的预处理滤波问题,分别采用FIR滤波算法和LMS滤波算法对该问题加以分析和讨论。通过功率谱密度、小波能量系数分析评价体系,验证了预加重信号在能量谱提升方面起到的作用,同时得出LMS滤波算法在信号预处理方面优于FIR滤波算法的结论。最后将该预处理滤波算法信号检测系统应用于整体传感器信号的测试检测中,该实验取得了较好的效果。     

一种利用FFT自适应阈值处理失真杂散信号的方法

在图像信号传输过程中,由于传输网络以及各种数模转换设备和数字处理设备的影响,可能会造成失真杂散信号的产生,其随机不确定性将导致某些专业图像检测处理设备工作的异常。文中首先分析了图像失真杂散信号产生的原因及其特征,然后针对此特征提出了一种FFT自适应阈值屏蔽算法,最后利用MATLAB仿真验证了此算法且进行了实际的FPGA实验。     

一种应用于FPGA的低功耗控制方法

本文介绍一种应用于FPGA的低功耗控制方法。在小型化通信设备中,常使用FPGA作为通信信号处理的核心,实现扩频解扩、调制解调、编码解码等操作。本文所述的通信设备以XC7A50T型FPGA为处理核心,依据设备接收/发射分时工作的特点,在FPGA内部电路,根据信号处理流程,采用控制模块时钟使能信号的方式,动态控制内部电路的工作状态,降低整个设备的动态功耗,从而降低整个设备的功耗。     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中,难免要引入噪声,这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性,普通的滤波方法在滤去噪声的同时,会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法,该方法能够有效抑制噪声,经实例验证,取得了满意的结果。