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1.
本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对(LSP)滤波,提出了使用最小均方(LMS)型自适应算法逐级更新计算线谱对系数的方法。实验表明,该算法与其它算法比较,具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的LSP系数进行语音线性预测合成,获得比使用PARCOR系数更好的结果。 相似文献
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本文提出了一种计算线谱对(LSP)系数的新算法.该算法以最小均方(LMS)误差型算法为基础,梯度计算使用系统终点误差。对接收到的语音观测样本在一个时序的基础进行迭代更新计算,直接产生LSP系数,形成一个LMS算法的自适应LSP滤波器。实验结果表明,该算法与其它自适应滤器的LMS算法比较,具有更高的收敛率和较低的失调。 相似文献
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本文给出了格型自适应滤波器在AAC中的应用,提出了一种AAC解码器中预测模块的FPGA实现方案,该方案根据时序图进行VHDL语言的描述,并采用流水线结构和运算单元分时复用,可以有效地提高运算速度,满足实时性的要求。 相似文献
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提出了一种新的变阶数(或抽头长度)算法,并将之应用于变阶数自适应格型递归最小二乘(RLS)滤波器的阶数更新中,讨论了格型滤波器阶数更新时相关参数的调整方法。新算法以分贝的形式比较短滤波器与长滤波器的时平均平方误差,采用自适应的抽头长度步长,能够在滤波器权值未收敛时同时快速更新滤波器长度与权值,且在不同大小噪声条件下都能收敛到最优阶数。理论分析与不同大小噪声条件下的自适应系统辨识仿真结果验证了新算法的有效性。 相似文献
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针对高速高灵敏度数字信号处理时对于自适应滤波器的数值特性和实时性的要求,在一种自适应格型联合滤波器的基础上提出算法改进,采用驰豫超前流水线技术和时序重构技术,在损失较小滤波性能的情况下,在FPGA中实现算法并可以达到较高的工作频率。 相似文献
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语音产生过程包含非线性过程,传统的线性预测方法不能很好地解决这些非线性成份。局部线性预测是一种高精度的预测算法,但计算复杂度较大。为提高非线性预测的速度,提出了一种自适应递推局部线性预测算法.并设计算法的步骤,分析算法的复杂性。仿真结果表明,该算法比线性预测算法精度高,是一种有效的语音信号非线性预测方法。 相似文献
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对于高灵敏度的数字信号的处理需要使用数值特性优良的格型滤波器。利用EDA技术设计了梯度自适应格型滤波器。实验表明更新反射系数的步长应随着模块数的增加逐步减小。对梯度自适应格型滤波器的单独模块采用驰豫超前技术设计,显著提高了FPGA的运行时钟速率。 相似文献
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本文介绍了第三代移动通信系统中AMR(自适应多码率)语音编码方式,简要的描述了它的编码和译码原理,对其性能进行了统计性的比较. 相似文献
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本文介绍了第三代移动通信系统中AMR(自适应多码率)语音编码方式,简要的描述了它的编码和译码原理,对其性能进行了统计性的比较. 相似文献
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梯度自适应格型联合处理(GALJP)器的现场可编程门阵列(FPGA)设计是实现自适应滤波器处理非平稳信号的关键技术.利用多种电子设计自动化(EDA)工具并通过行为级、寄存器传输级和门级等3级仿真设计流程,在EP2C5T144C6芯片上设计了一个用于自适应去噪的GALJP电路模型.结果表明,在相同条件下,GALJP滤波器的时钟频率约为横向最小均方误差(LMS)滤波器的1/4.但因达到收敛的迭代次数仅为横向LMS滤波器的1/50,收敛速度反而提高了10倍以上,滤波器阶数的降低也极大减小了硬件资源. 相似文献
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齐海兵 《微电子学与计算机》2010,27(7)
针对用FPGA设计梯度自适应格型联合处理滤波器时,由于自身算法复杂度引起的时钟速度过低问题,提出了一种驰豫超前的流水线优化设计方案.该方案对组成联合处理器的格型节和横向组合器的级间环路中权值更新和误差更新值,分别采用延时技术进行近似处理,缩短了关键路径的计算量,并通过FPGA的仿真设计流程得到了流水线深度和时钟速度的关系.结果表明在不改变自适应参数的情况下,采用三级流水线仅增加逻辑宏单元60%消耗,可以使GALJP滤波器时钟速度提高近30%. 相似文献
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提出了一种自适应格型预测带编码的语音编码方法,该方法在输入语音作了带分解的基础上,用自适应格型预测的方法对低频子带进行编码,用矢量量化的方法以高频子带进行编码,在相同码率的情况下,提高了编码的量化信噪比,改善了重建语音的质量。 相似文献
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格型滤波器在数值计算性能和结构的模块化等方面都优于直接型,但实现起来较复杂。本文提出一种实现PIR数字滤波器的简化格型结构,它所需的硬件设备量只有常规格型实现时的一半,与直接型实现时相当。文中给出了从直接型到简化格型的综合算法。并对线性相位FIR数字滤波器的格型综合算法作了简化。用实例演示了本文的主要结论。 相似文献
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本文讨论了自适应平衡滤波器在现代通讯线路中的作用,介绍了自适应平衡滤波器在各种情况下的运用及功能、特点,以便我们能进一步了解自适应平衡滤波器在现代通讯中有着不可替代的作用。 相似文献
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通过分析NLMS[1]和VSSLMS[7]两种算法控制时变步长的思想及这两种算法的优缺点,文章提出了一种改进的归一化变步长算法,它同时使用输入信号积累和瞬时误差来控制步长更新.该算法的优越性在于收敛速度快,尤其在系统跳变时也能快速收敛,可很好地应用于自适应预测系统中.理论分析与计算机仿真结果都表明该算法收敛速度快、失调量小、稳定性好, 且在低信噪比的环境中比其他同类算法有更好的性能. 相似文献