一种基于相关函数的LMS算法

从 Asharif定义的相关函数均方误差 (Mean squares error,MSE)准则 Jr(n)出发 ,在利用牛顿梯度法时用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计 ,并由矩阵求逆定理导出了一种新的相关函数自适应滤波算法。理论分析表明 ,新的算法对步长因子 μ>0是无条件收敛的 ,该算法应用于回波消除中的计算机数值仿真 ,结果显示其收敛性能良好 ,优于 CLMS算法。     

基于小波自适应算法的传感器信号降噪研究

基于MALLAT算法原理和自适应算法,设计了小波自适应算法的结构,并对算法进行了理论分析和仿真研究。仿真结果表明,小波自适应算法在传感器信号降噪方面表现出了良好的性能。     

一种新的变步长LMS自应用滤波算法

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     

一种基于LMS改进算法的语音增强方法

LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用,但这种方法具有收敛速度慢,步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点。文章把一种变步长的LMS算法应用到语音增强中,此算法通过建立步长因子μ与迭代次数n之间的一种函数关系提出一种新的变步长LMS算法,在迭代过程中在开始时采用大步长参数进行迭代,达到稳态后减小步长参数。仿真结果证明该方法对带噪语音有明显的去噪效果,有效地提高了语音的清晰度和可懂度。该算法明显优于传统LMS算法,较之提高了收敛速度并减小了稳态误差。     

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.     

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。     

一种基于算子理论的去相关LMS自适应滤波算法

针对输入信号向量序列之间的相关性将显著降低LMS算法的性能这一问题,从算子的角度出发,提出了一种新的去相关LMS自适应滤波算法。通过将最新输入向量向以前所有时刻的输入向量序列所张成的线性空间的零空间作正交投影,达到提取新信息的目的,并以提取的新息作为LMS算法的更新方向向量。仿真分析表明,新算法具有收敛速度快、输出误差小以及对信噪比不敏感等特点,并且采用较低的滤波器阶数即可得到良好的滤波效果,同时提高算法的运算效率。     

一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e（n）来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ（n）随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。     

一种基于改进LMS算法的语音消噪方法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对一些变步长LMS算法进行分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。利用所提出的算法对被噪声污染的语音信号进行了消噪仿真实验,并进行了主客观性能测试。仿真结果与性能测试分析表明,采用本算法消除噪声后的语音基本接近原始语音。     

一种变步长的百在约束频域LMS自适应滤波算法

基于非约束政适应滤波器的结构，本文提出一种变步长自适应算法，即采用最小二乘法选取最优变步长收敛因子，计算机信民真结构表明，该算法比非约束ＬＭＳ算法具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

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。     

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.     

一种基于ZSP800核改进型LMS自适应滤波算法的实现

针对手机终端语音降噪处理系统中,广泛使用计算复杂度较小的固定步长LMS（Least Mean Square）自适应滤波算法。本文提出一种通过建立步长因子μ（n）和误差信号e（n）非线性函数关系,进而把固定步长LMS自适应算法改进为新的变步长自适应滤波算法,较好地解决了固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间相矛盾的不足。最后,给出了改进型算法在ZSP800核数字信号处理器（DSP）上的实现方法。     

基于相关函数的改进LMS自适应滤波算法研究

标准LMS算法由于采用了固定的步长因子,致使其算法稳态误差大、实时性差,不适用于非平稳随机过程.提出了一种改进的CLMS变步长自适应滤波算法,该算法采用输入-误差信号的互相关函数控制步长更新,在算法收敛初期步长取较大值,使其有较快的实时跟踪能力,在算法收敛末期步长取较小值,以使其拥有较小的稳态误差.仿真结果表明,相比已有变步长算法,CLMS算法有更好的应用性能.     

基于改进小波矩特征的快速无损图像描述算法

为了更有效地利用小波矩不变量算法来快速无损地计算图像特征值, 提出了一种融合Mallat算法的无损采样的新型小波矩不变量算法. 在此基础之上, 结合傅里叶变换的原理及特点, 提出了基于频率幅值谱与小波矩不变量的特征提取方法. 并将改进的小波矩不变量算法与传统使用三次B样条矩的小波矩、Hu矩进行了比较. 实验表明, 改进的小波矩不变量在比传统小波矩不变量算法性能几乎没有损失的情况下, 大大加快了小波矩不变量的计算速度, 并且基于频率幅值谱的小波矩有更强的抗噪性.     

基于小波变换理论的影像融合及评价

研究了基于MALLAT小波变换与静态小波变换(SWT)改进的IHS影像融合方案,并与标准IHS,BROVEY,PCA融合算法进行对比,分析了各种融合结果的优缺点。采用信息熵,标准差指标对信息量进行比较。选择平均值,相关系数,标准偏差指数进行融合影像光谱特征评价。针对ETM 全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性,但两种不同的离散小波变换方法改进的融合效果各有优缺点。     

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。