变步长解相关Volterra LMS算法

Volterra滤波器的非线性使输入向量自相关矩阵包含了输入信号的高阶统计量,导致矩阵特征值扩展很大,因此LMS算法收敛速度一般很慢。从降低输入信号的相关性出发,提出了一种变步长解相关Volterra NLMS算法。解相关能显著加快LMS算法的收敛速度,变步长能够改善算法的稳态性能,两者的有机结合,能明显改善算法性能。仿真结果表明,在不同输入信号相关性情况下,该算法有更好的收敛速度和稳态性能。     

智能天线自适应滤波器算法研究及分析比较

对几种最常见的智能天线LMS自适应滤波器算法进行了较全面的性能比较,并利用Matlab程序仿真分析了不同算法的误差、收敛速度和稳定性等.分析结果表明,改进的LMS自适应滤波器算法相对于传统的LMS自适应滤波器算法在减小误差方面优势明显.     

α稳定分布下Volterra滤波器的自适应数据块算法

基于分数低阶统计量原理提出了α稳定分布下Volterra滤波器的数据块滤波算法。该算法对Volterra滤波器权向量的线性项部分和非线性项部分分别采用不同的收敛因子,克服了传统只采用一个收敛因子的Volterra滤波器算法收敛性能差缺点,利用更多的输入信号和误差信号信息,更好地估计梯度,更精确地调节自适应滤波器权向量,提高了收敛速度。仿真结果验证了该方法的优越性。     

基于约束反赫布算法的自适应二维FIR滤波器实现

提出了一种用神经网络来实现自适应二维FIR滤波器的新方法,主要是运用约束反赫布学习算法,训练一个神经网络,实现了基于TLS准则的自适应二维FIR滤波器,计算机仿真结果表明该滤波器在收敛性能和精度上均优于基于LMS准则的自适应二维FIR滤波器。     

一种改进的LMS滤波器在DCG去噪中的应用

研究了LMS自适应滤波器在动态心电信号去噪中的应用。提出了一种适合动态心电信号预处理的变步长LMS改进算法,该算法用误差信号对期望信号的相对误差的平方根来调节步长。实验表明,这种改进滤波器在收敛速度和信噪比两方面都优于固定步长的滤波器。     

基于NLMS算法的自适应滤波器的研究与应用

对改进的NLMS自适应滤波器算法与传统的LMS算法进行了较全面的性能比较,利用Matlab程序分别仿真分析了两种算法的误差、收敛速度和稳定性等特性。在改进的NLMS算的基础上给出了自适应滤波器的原理结构,并仿真了其在去除噪声信号中的应用。分析结果表明：改进的NLMS自适应滤波器算法相对于传统的LMS自适应滤波器算法在减小误差方面优势明显。以上NLMS自适应滤波器特性分析结果对于智能天线设计具有指导意义。     

基于预测滤波器的数字降噪耳机研究

通常数字降噪耳机采用的自适应滤波器,一般基于LMS、NLMS等算法,但是由于A/D转换存在一定的延迟,导致实际降噪效果降低,故降噪耳机上的主动降噪系统需要对噪声进行预测.通过线性预测算法和改进滤波器,对已经采样的噪声信号进行算法分析,预测下一时刻的噪声信号,在Matlab中实现对飞机引擎噪声进行预测,并将降噪效果与LMS自适应滤波器的降噪效果进行比较.仿真结果表明,在处理低频噪声时,预测滤波器效果要优于LMS自适应滤波器.     

基于FPGA的高速低功耗自适应滤波器的实现

基于对分组正则有符号数制(CSD)的改进,设计了一种利用FPGA实现误差符号LMS算法的简单方法,并采用该方法结合转置滤波器结构在FPGA上实现了高吞度量低功耗自适应滤波器.     

基于自适应滤波器的电网谐波电流预测法

提出一种新的基于LMS算法自适应滤波器的有源电力滤波器(APF)参考电流的预测方法，针对传统LMS算法的缺陷(如收敛速度慢、对非平稳输入信号的适应性差等)作了3点改进，这些改进措施可有效提高自适应滤波器的综合性能．仿真与实验结果证明，采用该方法可有效减小延时对APF补偿效果的影响．     

一种基于MVSSLMS的改进算法

在分析传统LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法,用误差信号的自相关及均方误差来调节自适应滤波算法的步长,仿真结果表明改进算法的收敛性能良好,优于传统LMS和MVSSLMS算法.