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利用改进的多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法辨识具有稀疏特性的未知系统.代价函数引入加权的l1范数作为附加约束,并结合次梯度分析方法推导出新的更新方程.根据加权矩阵选取的不同,提出了两个li范数约束的IMSAF算法:l1-IMSAF和l1-RIMSAF.仿真结果表明,在未知系统具备稀疏特性的条件下,相较于传统的IMSAF算法,两个新算法的收敛性能具有显著提高. 相似文献
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本文对基于子带分解的自适应滤波做了研究,给出子带分解下的包含子带间滤波的最优维纳解和LMS算法,并分析了其收敛性能和计算复杂度,与传统的LMS算法相比,基于子带分解的自适应滤波具有更好的性能,计算机模拟结果也体现了这一点。 相似文献
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本文提出了两种基于多带结构的仿射投影符号子带自适应滤波器(Affine Projection Sign Subband Adaptive Filter, AP SSAF)的改进方法。针对稀疏系统的系统识别,设计了两种子带自适应滤波器。首先给出了AP SSAF的变正则化参数更新方程,文中采用随机梯度下降法来更新正则化参数,来使系统的均方偏差最小化,该方法能同时兼顾快速收敛及低稳态失调。其次将权重分布矩阵引入AP SSAF得到系数比例AP SSAF,该方法能够利用系统的稀疏性提高AP SSAF的收敛性能。仿真中将本文所提算法用于一般系统识别以及回波抵消,实验结果验证了本文的算法对脉冲噪声具有稳健性,具有较好的跟踪性能,并具有较快的收敛速度及低稳态失调。 相似文献
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针对部分相关,中等起伏目标的最佳检测,本文提出了基于快速空间分解的组滤波自适应杂波抑制算法,由于采用了快速了空间分解方法,明显降低了算法运算量而使其易于实时实现,文中所采用的最小二乘同组滤波相结合的方法使得即使在非平稳的条件下也要以获得良好的杂波谱估计,进而可以有针对性地完成特定多普勒域的目标提取,实现在变化杂波条件下的有效杂波抑制和目标检测。 相似文献
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会议扩声场景下,麦克风距离扬声器过近、发言人声音过大、调音台音量调整不合适,均可能引发啸叫现象,导致糟糕的会议体验,甚至造成设备损坏和听力的损伤.对此,提出一种结合移频和自适应陷波算法的啸叫抑制方案,针对上述问题,将麦克风采集的信号先进行微量移频,破坏啸叫的产生条件,再将信号划分8个子频带,每个子频带提取频谱峰度特征判... 相似文献
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Proportionate自适应算法利用稀疏冲激响应的结构特征,极大地加速了算法的收敛速度。但是快速收敛与低稳态失调是一对矛盾的需求,固定步长算法必需折中选择一个步长参数来满足应用的要求。本文提出了一种适用于proportionate算法的变步长方法,有效解决了收敛速度和稳态失调之间的矛盾。所提的算法首先利用最小干扰原理,得到了一个proportionate NLMS算法的推导;进而将干扰信号考虑进算法的系数更新过程,通过在每一步迭代中用后验误差去补偿干扰信号的负面作用,得到一个新的优化准则;最后利用这个准侧,推导出了一个适用于proportionate算法的步长调节方法。仿真实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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一种新自适应滤波快速算法及其 在多路回波消除中的应用 总被引:6,自引:5,他引:6
本文提出了一种新的自适应滤波算法,该算法结构简单、计算量适中且收敛速度快,弥补了一般变步长LMS自适应算法计算量小但收敛速度欠佳,以及仿射投影算法(APA)收敛速度快但计算量非常大的缺陷.该算法计算量与一般LMS算法相当,而收敛速度却与APA算法相当,其结构比APA及相应的改进算法要简单得多.我们不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,而且将它用于多路回波消除中获得了成功,仿真结果表明,该算法与Sankaran(1997)所提NLMS-OCF算法及Benesty(1996)所提APA-MC算法比较,在收敛速度和收敛精度相当的情况下,其计算复杂度大大减少.从而新算法具备更好的实时性. 相似文献
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文中介绍了自适应滤波算法的原理和干扰抵消器工作原理,并将LMS算法、NLMS算法和变步长LMS算法分别应用在了干扰抵消器中进行了仿真。仿真的结果表明,三种自适应算法运用到了干扰抵消器中,都可以很好地滤除干扰,提取有用信号。其中运用了变步长LMS算法的干扰抵消器无论在收敛速度和滤波性能上,都要强于其他两种算法。 相似文献
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带有旋转因子的多路回波消除自适应滤波算法 总被引:9,自引:2,他引:7
本文提出一种带有旋转因子的归一化多路回波消除算法NLMS-RF,并对算法进行了分析和几何解释.进一步地,我们将所提算法扩展成一种带有旋转因子的多路回波消除仿射算法APA-RF.NLMS-RF算法的计算量远小于Sankaran(1999)所提的多路回波消除算法,而APA-RF的计算量与Benesty(1996)所提出的算法的计算量相当.在收敛精度和速度上,NLMS-RF和APA-RF分别较Sankaran(1999) 和Benesty(1996)所提算法有较大的改善.仿真结果表明所提算法的有效性. 相似文献
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在免提电话和视频会议系统中,自适应滤波器估计的回声路径通常是稀疏的.改进的比例归一化最小均方(IPNLMS)算法能够加快自适应滤波器在估计稀疏系统时的收敛速度,但与归一化最小均方(NLMS)算法相比,其稳态失调的波动性较大.为了解决这一问题,本文提出了一种时变参数IPNLMS(TV-IPNLMS)算法.该算法根据系统的均方误差(MSE)与噪声功率的比值,使用一个sigmoid函数来调整时变参数的值.该时变参数能够降低IPNLMS算法在滤波器到达稳态时的比例增益.仿真结果表明,时变参数方法能够降低IPNLMS算法稳态失调的波动性.该算法可用于回声消除、主动噪声控制等领域. 相似文献
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