一种新的变步长比例仿射投影算法研究

研究比例仿射投影算法,针对自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种变步长的改进比例仿射投影算法( VSS- IPAPA).利用后验误差去补偿干扰信号对系统稳态性能的影响,得到了算法新的最优步长准则,根据步长准则以及先验误差与后验误差之间的联系,导出了一种适用于比例仿射投影的步长调节方法.综合了稀疏算法、数据重用方法及变步长的优点.最后通过对改进算法进行仿真,结果表明,在增加少量计算量的情况下,系统的收敛速度和稳态性能有明显的改善,证明了比例仿射投影算法的有效性.     

一种新的变步长自适应滤波算法研究

针对滤波器在亚模型(under-modeling)工作状态下定步长自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出一种变步长分割式比例仿射投影算法(VSS-SPAPA)。该算法考虑到系统干扰噪声和滤波器权系数个数小于回声路径长度时引起的亚模型噪声对回声消除系统性能的影响,利用后验误差去补偿这两类噪声的负面作用,建立一个新的目标函数,根据该目标函数,导出一种适用于比例仿射投影算法整体步长的调节方法。仿真结果表明:在增加少量计算量的情况下,新算法的收敛速度和稳态性能与定步长比例仿射投影算法以及已有变步长算法相比得到了明显提高。     

变步长比例仿射投影算法及在回声消除中的应用

针对稀疏控制算法快速收敛与低稳态失调之间的矛盾,提出了一种变步长的稀疏控制比例仿射投影算法。该算法将干扰信号对系统稳态性能的负面作用考虑进滤波器系数更新过程中,并利用后验误差对其进行补偿,建立了一个新的目标函数,根据该目标函数,导出了一种适用于比例仿射投影算法整体步长的调节方法。理论分析和计算机仿真结果表明,算法在典型的回声信道条件下,均能获得很快的收敛速度和很低的稳态失调。     

基于改进仿射投影算法的数字助听器自适应回声消除

提出了一种改进的仿射投影算法。该算法建立了步长因子与误差能量之间一种新的非线性函数关系,根据误差能量的变化自动调整步长因子,以达到加快滤波器收敛速度、降低稳态失调的目的;在对误差能量的估计中提出了遗忘因子选择规则,提高了误差能量估计的准确性。对提出的算法进行的数学分析,为其快速收 敛性提供了理论依据。实验仿真表明,与传统的自适应算法以及固定步长的仿射投影算法相比,提出的改进仿射算法在收敛速度、稳态失调等方面有明显改善。     

改进的变步长频域批处理LMS算法

现有的单载波频域均衡技术中的定步长频域批处理LMS（Frequency-Domain Block Least Mean Square,FBLMS）算法,在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。针对这个问题,基于对变步长LMS算法的研究分析,提出了一种新的改进的变步长频域批处理LMS自适应滤波算法,通过变步长因子以及频域权系数抽头泄漏能很好地协调收敛速度和稳态误差之间的矛盾,并且还具有较低的算法复杂度的特点。通过Matlab对提出的新算法进行计算机仿真验证,结果表明该算法有较好的收敛速度和较小的稳态误差。     

变阶变正则化APA在回声抵消中的应用

目前仿射投影算法已成为回声抵消研究中常用的算法。针对收敛速度和稳态误差这对相互矛盾因素,提出了变正则化因子和变投影阶数相结合的新算法。通过变正则化因子和可变投影阶数的协同调节,使收敛速度和稳态误差达到相对较好的状态。摒弃后验误差为零的传统思想,将噪声的统计特性考虑到自适应过程中。推导出了算法具体的更新公式。实验结果表明改进的算法要比变阶数APA或变正则化因子APA具有较小的稳态误差和较快的收敛速度。     

适用于即时翻译系统的改进仿射投影算法 *

针对即时翻译系统应用中存在双端对讲干扰和模型噪声的问题,提出了一种适用于便携式即时翻译系统的改进变步长仿射投影算法。新算法在收敛步长中引入近端信号能量统计量和滤波器收敛程度统计量,根据统计量的改变实时调整步长参数,防止算法发散。仿真结果表明,与传统自适应滤波算法和改进仿射投影算法相比,所提出的算法不但可以有效克服双端对讲干扰,而且在收敛速度、稳态失调等方面也有明显改善。     

基于分级迭代变步长的自然梯度盲源分离算法

自然梯度算法是处理盲源分离问题的一个重要方法.自然梯度算法的分离速度与稳态性能之间存在矛盾,步长增大收敛速度加快,但是稳态误差随之增大.自适应变步长算法是解决收敛速度与稳态误差之间的矛盾的有效手段.基于原有自适应算法,提出了一种分级迭代变步长算法,更好地解决了算法存在的收敛速度与稳态误差的矛盾.仿真结果表明,该算法具有更快的分离速度和更好的稳态性能.     

有源噪声主动控制中一种改进的变步长算法研究

在噪声有源抑制（ANC）技术中,自适应控制算法的核心是基于最小均方误差的信号跟踪问题,传统算法对提高收敛速度和减小稳态误差不能兼顾。本文提出了一种改进的变步长算法（IVssLMS）,该算法可以在保证稳态误差的同时,有效拓宽计算步长的调节范围,提高计算的迭代收敛速率。仿真试验证明了算法的有效性。     

一种变步长最小均方算法

最小均方算法（LMS）以计算简单,易于实现等优点被广泛用于自适应滤波领域。但其固定的步长导致了收敛速度和稳态误差之间的矛盾。通过引入非线性函数提出一种新的基于非线性函数的变步长最小均方算法,仿真结果表明该算法具有较好的收敛性能和较小的稳态误差。     

Approximated affine projection algorithm for feedback cancellation in hearing aids

We propose an approximated affine projection (AP) algorithm for feedback cancellation in hearing aids. It is based on the conventional approach using the Gauss-Seidel (GS) iteration, but provides more stable convergence behaviour even with small step sizes. In the proposed algorithm, a residue of the weighted error vector, instead of the current error sample, is used to provide stable convergence. A new learning rate control scheme is also applied to the proposed algorithm to prevent signal cancellation and system instability. The new scheme determines step size in proportion to the prediction factor of the input, so that adaptation is inhibited whenever tone-like signals are present in the input. Simulation results verified the efficiency of the proposed algorithm.     

An affine projection algorithm with variable step size and projection order

It is known that the performance of adaptive algorithms is constrained by their computational cost. Thus, affine projection adaptive algorithms achieve higher convergence speed when the projection order increases, which is at the expense of a higher computational cost. However, regardless of computational cost, a high projection order also leads to higher final error at steady state. For this reason it seems advisable to reduce the computational cost of the algorithm when high convergence speed is not needed (steady state) and to maintain or increase this cost only when the algorithm is in transient state to encourage rapid transit to the permanent regime. The adaptive order affine projection algorithm presented here addresses this subject. This algorithm adapts its projection order and step size depending on its convergence state by simple and meaningful rules. Thus it achieves good convergence behavior at every convergence state and very low computational cost at steady state.     

仿射投影自适应算法在数字预失真系统中的应用

基于自适应滤波器的仿射投影算法,结合复数增益查找表结构,建立预失真系统模型.研究了步长参数和多重约束数对仿射投影算法收敛速率的影响;比较了仿射投影算法和归一化最小均方算法的性能.结果表明,在取值范围内的步长参数和多重约束数越大,仿射投影算法收敛速率越快;相同迭代次数、步长参数和正则化系数时,偏离归一化载波中心频率5 MHz处,仿射投影算法的系统邻信道功率比达到-59.3 dB,效果好于归一化最小均方算法的-44.2 dB.     

一种改进的变步长仿射投影算法

变步长的仿射投影算法因具有较传统仿射投影算法收敛快、失调小等优点而受到广泛重视。但是因计算量较大,限制了其在实际中的应用。为降低计算的复杂性和减少计算量,该文根据权值部分更新和步长间歇更新的思想提出一种改进方案,即根据某些原则仅选择部分权值进行更新以及每L次迭代只更新一次步长。文中通过一个具有有色输入的线性系统的辩识验证了改进方法的性能。仿真结果表明,改进算法在保证计算收敛性和计算精度的情况下,可有效地减少计算量。     

基于微分麦克风阵列的自适应语音增强算法研究及DSP实现

自适应滤波是语音增强算法中的常用技术, 而算法复杂度与收敛速度是设计各种自适应算法需要首要考虑的问题. 本文提出一种用于片上的语音增强自适应滤波新算法. 该算法分两步实现, 首先, 利用一阶微分麦克风阵列, 获得噪声的实时估计; 其次, 对传统的仿射投影算法(Affine projection algorithm, APA)加以改进, 得到计算误差向量的快速算法, 并根据估计误差动态调整搜索步长以及仿射投影维数, 对带噪语音进行自适应滤波消噪. 在TMS320VC5509 DSP芯片上实现该算法. 实验表明, 算法的自适应滤波过程具有接近递推最小二乘算法(Recursive least squares, RLS)的快速收敛速度, 以及类似最小均方误差算法(Least mean squares, LMS)的低算法复杂度.