一种应用于自适应降噪的变步长LMS算法

通过建立步长因子μ与误差信号е之间的非线性关系,提出一种改进的变步长LMS算法,并将其应用于通信降噪.该算法除了具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性好、简单、易于实时处理等优点外,理论分析及计算机仿真结果表明,其收敛速度及稳定性优于SVSLMS算法,且不需要进行指数运算,计算复杂度低于SVSLMS算法,用于通信降噪取得了较好的效果.     

非线性精细积分方法及其在拟动力试验中的应用

将精细积分方法和预估-校正Adams-Bashforth-Moulton多步法相结合,构造了一种避免状态矩阵求逆、隐式预估-校正、四阶精度的精细积分多步法,可用于多自由度结构体系的非线性地震反应分析。基于精细积分多步法,构造了一种实用的显式拟动力试验数值积分方法,该方法在成倍地增大时间步长后的计算精度比中心差分法高,稳定性较好,试验工作可大量减少。最后,将本文显式方法应用于组合筒体结构拟动力试验中。     

一种改进的变步长LMS算法在天线失配通道校正中的应用

天线阵列通道之间幅相特性的不一致会对天线阵列的性能有很大影响,故在其工作前要对其各通道的幅度和相位特性进行校正.本文针对天线阵列通道之间与频率无关的恒定通道失配问题,考虑到天线阵列常常工作在干扰噪声比较严重的低信噪比环境下,提出了一种改进的变步长LMS算法对失配通道的幅度和相位进行校正.仿真结果表明,采用误差自相关和遗忘累加均值调节步长的本文算法,可以很好地校正与频率无关的通道失配,与变步长LMS算法相比,在低信噪比环境下所能校正的幅度和相位精度更高,具有收敛速度更快、稳态误差更小、抗干扰能力较强的特点,且易于工程实现.     

误差非线性函数的变步长FxLMS算法研究

滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法.总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能.用三种常见的噪声作为参考输入信号进行...     

改进变步长LMS算法及在自适应噪声抵消中的应用

在分析传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法的基础上,通过建立步长因子μ与误差信号е之间的非线性关系,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中,还分析了参数对算法性能的影响,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态失调。文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致。     

改进变步长LMS算法及在自适应噪声抵消中的应用

在分析传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法的基础上,通过建立步长因子μ与误差信号е之间的非线性关系,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中,还分析了参数对算法性能的影响,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态失调。文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致。     

一类变分不等式的随机步长收缩算法

最近何炳生提出了一类变分不等式的改善步长收缩算法(E-Method).然而,该算法的收敛性证明表明了E-Method的固定扩张步长没有充分利用下降量函数的不等式放缩.本文利用服从高斯分布的随机数来随机扩张步长,得到了变分不等式的随机步长收缩算法(SC-Method),克服了E-Method固定扩张步长的缺点.同时在适当...     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法，并进行了计算机仿真．结果表明，该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外，其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSI—MS算法。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

在分析传统的定步长最小均方(LMS)算法、变步长LMS算法的基础上,通过建立误差信号与步长因子之间的新的非线性映射关系,提出新的改进型变步长LMS自适应算法.通过MATLAB仿真分析,证明了该算法具有较好的收敛速度和较小的稳态误差以及较好的时变系统跟踪能力.     

汽车车内噪声主动控制变步长NFB-LMS算法

为规避最小均方（Least Mean Square,LMS）算法不能同时提高收敛速度和降低稳态误差的固有缺陷,以及已有变步长LMS算法存在收敛速度慢和稳态误差估计精度差的问题,文中提出了一种基于变步长归一化频域块（Normalized Frequency-domain Block,NFB） LMS算法的汽车车内噪声主动控制方法。为了比较,应用传统的LMS算法、基于反正切函数的变步长LMS算法和变步长NFB-LMS算法分别进行实测汽车车内噪声的主动控制。结果表明,与其他两个算法相比,变步长NFB-LMS算法的收敛速度提高了70%以上,稳态误差减小了90%以上。变步长NFB-LMS算法在处理车内噪声信号时具有很高的效率,为进行汽车车内噪声主动控制提供了一种新方法。     

基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法

提出了一种可用于汽车车内噪声主动均衡控制的变步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法,与传统车内噪声主动抵消控制方法所采用的滤波x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法相比具有更好的实用性。应用固定步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法、所提出变步长ANE算法和已有变步长ANE算法分别进行汽车车内噪声主动均衡控制。结果表明,所提出变步长ANE算法具有更快的收敛速度和较低的稳态误差,并且能进一步降低汽车车内噪声响度,为汽车车内声品质主动控制提供了一种新方法。     

基于无人机的大气污染物变步长溯源算法研究

目的:研究如何快速、精确定位大气污染源的位置。方法:以无人机作为大气环境移动监测平台,提出了变步长Z字形-浓度梯度大气污染物溯源算法,利用Fluent和Matlab件对大气污染物的扩散进行模拟计算,构建多种用于测试溯源算法的浓度场。结果:变步长Z字形-浓度梯度算法在仿真实验和实际测试环境下成功定位到污染源。结论:变步长Z字形-浓度梯度算法在烟羽发现过程中不仅全局搜索能力更高,而且在烟羽跟踪过程中局部搜索能力更细化,定位误差更小。     

基于改进确定-随机子空间算法的桥梁结构模态参数识别

为了实现桥梁结构模态参数的智能化在线跟踪识别,提出了一种基于滑窗技术、模糊C均值聚类算法与确定-随机子空间算法的时域识别(SC-CDSI)算法.对桥梁结构的输入信号和输出信号进行加窗划分处理,分析了窗函数、窗口大小及窗口步长的确定标准;将频率、阻尼比及模态振型作为模糊C均值聚类算法的聚类元素完成对稳定图中有效模态的智能...     

一种改进的自适应滤波算法在微震信号处理中的实现

为实现低阶滤波器对微震信号进行自适应滤波处理,提出一种新型的自适应滤波算法——变步长延时LMS算法(VS-DLMS).运用Matlab软件对该算法进行计算机仿真验证,并将其与传统自适应滤波算法在滤波器阶数较低时的滤波效果进行比较,证明该算法的有效性与优越性.最终设计该系统各模块功能图并在FPGA中编写VHDL语言对该算法进行硬件部分实现.结果表明:该算法有非常好的可行性,对比传统算法在高速地震信号采集处理应用中有着良好的应用前景.     

变步长CFxLMS算法及其在电梯噪声主动控制中的仿真

提出一种改进的CFxLMS(Correlation FxLMS)算法,该算法使用滤波参考信号与误差信号的相关函数控制步长更新。即随着相关函数的减小,步长也逐渐减小,从而提高了算法的实时性,较好地解决了传统FxLMS算法因步长固定带来的稳态误差大和实时跟踪能力弱的问题。为进一步验证改进算法的性能,将CFxLMS算法应用于高速电梯的轿厢内噪声主动降噪仿真中,并与FxLMS算法的结果进行对比。     

基于改进复杂追踪算法的结构模态参数识别

基于固定梯度的复杂追踪算法在进行目标函数寻优时,具有收敛速度慢,易陷入局部极值,且针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实际应用性。为此,论文将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离信号的峭度值自适应地选择不同的非线性函数,以提高算法的计算精度,进而提高其实用性。为验证该改进复杂追踪算法识别结构模态参数识别的可行性与优越性,采用该方法分别识别了六自由度质量-弹簧系统、简支梁的数值模型和三层框架试验模型的模态参数,并与原方法进行识别结果对比,表明该改进算法可以较准确地识别结构模态参数。     

求解刚-柔组合结构的隐式-显式混合法

针对整体柔性、局部刚性的组合结构系统的动力反应分析,推出了一种隐式-显式混合算法的逐步积分方法.这种混合求解方法,在一个算法步中,对柔性部分采用显式方法求解,对刚性部分则采用隐式方法求解,充分利用了隐式算法无条件稳定的优点和显式算法计算高效的优点.混合法稳定域大小表达式中的频率为柔性部分的最高频率,而不是整体结构的最高频率,这就避开了局部刚性导致显式算法时间步长需要过于细化的缺点.这种方法可以作为一种高效的逐步积分方法,用来求解土-结构相互作用、液固耦合系统等的动力反应.算例表明了方法的正确性.     

基于图像透视畸变自动校正的仪表判读方法

通过摄像机自动旋转判读360°空间内的多台仪表是比较有优势的计算机视觉判读仪表方案,但由此造成的倾斜拍摄会使表盘画面严重畸变.因此设计了一种能够在任意拍摄角度下自动校正仪表图像畸变的判读算法.首先通过设计定位校正板从背景中自动提取表盘图像,然后以此板上的校正标识为基础利用LM算法迭代建立8参数透视畸变模型将表盘校正回真实形状,实现仪表高精度判读.     

一种改进的变步长的LMS自适应滤波算法及其仿真

提出一种步长因子μ(n)随时间变化的LMS算法,新算法有更快的收敛和跟踪速度,其收敛速度快于传统的LMS,并通过仿真验证了其性能。     

混合模型算法在无波前传感自适应光学中的应用

应用Lukosz预校正模型算法可以校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(AcSPGD)算法可以补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和AcSPGD算法的混合模型算法,并将其应用于无波前传感自适应光学系统中校正湍流大气产生的畸变波前,最后搭建实验光路验证了算法的有效性。结果表明,混合模型算法的校正速率是常用的随机并行梯度下降(SPGD)算法的3倍,且校正精度比传统的Lukosz模型算法更高,应用于无波前传感自适应光学系统中有效减小了光场波前的相位起伏,提高了远场光斑斯特列尔比(SR),使自由空间光通信(FSO)系统的通信性能得到有效提升。