LMS
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圆阵声纳自适应波束形成原理及FPGA实现.rar
波束形成模块是声纳信号处理系统中的核心部分，其作用为在空域上加强来自某一方向的信号，抑制干扰，同时探测目标的方位。因此，波束形成模块的研究在水下探测器、水下武器引信等声纳系统中显得尤为重要。本文基于阵列波束形成的原理对圆阵自适应波束形成展开了比较深入的研究。 首先，本文概述了声纳波束形成的研究背景和研究现状。基于本课题所研究的主动声纳模型，分析了主动声纳信号，提出应用复基带信号进行波束形成的方案；
LMS与RLS自适应滤波算法性能比较
<p>引言：自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。任何一个实际的信
一种新的变步长LMS算法
<p>【摘 要】在对基本LMS算法分析的基础上，通过构造步长因子1与误差信号（n）之间的非线性函数，提出一种新的变步长最小均方误差（LMS）算法，并且分析了参数的取值对算法性能的影响，该算法通过调整步长参数，使权向量达到最优，有效改善了收敛速度与稳态误差的性能，理论分析和仿真结果表明，与基本LMS算法以及部分同类变步长LMS算法相比，该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，进一步验证了新算法优于
单通道带通信号的复基带盲解卷积算法
<p>该文提出了一种基于多途信道单通道接收的带通数据(波束或传感器输出)自相关函数的盲解</p><p>卷积算法.该算法先通过复解调将带通信号频谱搬移到0频率附近，然后进行低通滤波和降采样率，得到其</p><p>复基带信号，再针对单通道复基带信号，以其自相关函数在零延时之外某区间内的实部平方和最小为准则，</p><p>推导出复基带多途信号盲解卷积的LMS自适应迭代算法.该方法能够适用于带通高斯信号和
基于FPGA的语音增强算法研究与实现.rar
现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响，背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音，其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量：此外传输系统本身也会产生各种噪声，因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的
基于LMS-Test-Lab的怠速方向盘振动优化
<p>摘要：本文介绍了采用LMS Testlab系统在实车状况下的方向盘振动测试及转向管柱系统模态试验，利用比利时LMS公司模态测试系统和分析软件快速诊断出问题并分析出问题的根本原因，从而对转向管柱系统结构进行优化，实现了怠速方向盘振动的大幅度降低，为解决怠速方向盘振动过大问题提供了直观依据。</p><p>关键词：转向系统：NVH：固有频率测试</p><p>1.概述</p><p>在汽车技术高速发展
集成多种自适应滤波算法的回声消除器
<p>【摘 要】如何选择自适应算法的步长，从而有效解决收敏速度和稳态失调之间的矛盾是回声消除中的一个重要问题。论文提出一种集成多种白适应滤波算法的回声消除框架，以挖掘不同白适应滤波算法以及不同步长选择之间的互补性，来获得稳定的消除效果。所提算法可以分析同一时刻不同算法的误差，并始终选择一种最好的算法。通过对LMS.</p><p>NLMS、PNLMS和IPNLMS这四种自适应算法的结合实验，显示了该
LMSVL介绍及其在汽车行业应用
<p>1，与战略伙伴的合作开发</p><p>除试验系统的广泛应用和NVH，疲劳、动力学仿真等CAE产品的使用外，主要战略伙伴与LMS合作开发更先进的汽车CAE研发技术，并成为LMS的独特技术。以LMS为核心、一流厂家和社团参与的APG（汽车高级技术论坛）是研讨汽车NVH、疲劳、动力学下一代技术的组织。</p><p>GM.Ford：开发发动机动力总成的辐射声学CAE技术，使LMS的ATV（声学传递向
LMS和RLS算法应用及仿真分析
<p>摘要：本文采用MATLAB软件对LMS和RLS两种自适应均街算法在回波抵消器中的应用进行仿真，分新收敛步长1、抽头w.遗忘因子入等参数对回波抵消器性能的影响，并对两种算法下的性能做出比较。</p><p>关键词：LMS：RLS；自适应；回波抵消</p><p>1引言</p><p>进入90年代后期，通过网络拨打长途电话即IP电话开始盛行，由于发话端到受话端的延迟达100ms以上，而人耳对大于50m
基于LMS的自适应滤波算法研究及Matlab仿真
<p>摘要：为了达到最佳的滤波效果，使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性，本文采用最小均方算法（LMS算法）。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳定性，所以获得了极为广泛的应用。在对相关理论研究的基础上，利用Matlab对基于变步长LMS算法的自适应滤波器进行了仿真.仿真结果表明，应用LMS算法的自适应滤波器可以实现对信号噪声的自适应滤除。</p><p>关键词：自适应滤波
基于分形可变步长LMS算法的海杂波中微弱目标检测
<p>摘 要：该文主要研究了基于Hurst 指数与可变步长LMS 算法相结合的分析方法在海杂波微弱目标检测中的应用。</p><p>一直以来，分形理论与统计理论是分别应用到目标检测中的，该文将分形可变步长LMS 算法引入到海杂波微弱目</p><p>标检测中，并在此基础上提出一个海杂波中的微弱目标检测模型，初步实现了基于LMS 算法的检测方法与基于单</p><p>一分形特征的检测方法的结合。最后，采用
基于FPGA的自适应滤波器设计与实现
自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常规方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能
基于ARM的汽车电动助力转向与悬架集成控制系统的研究
近年来，为提高车辆乘坐舒适性、安全性和操纵稳定性，各种电子控制技术和控制子系统得到了巨大的发展和广泛的应用。但是，这些控制子系统都是针对提高车辆某一性能指标，而整车性能的提高则依赖与各个子系统的协调工作。转向与悬架系统是汽车底盘系统中影响车身姿态和行驶安全性的两大关键。基与此，本文对电动助力转向(EPS)与悬架系统集成控制系统进行了初步研究，主要在EPS与悬架集成系统工作原理的基础上，设计开发了E
自适应滤波器算法设计及其FPGA实现
自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术，算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下，滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信
采用FPGA基于LMS设计研究
采用FPGA实现基于LMS算法的自适应均衡器的设计研究
基于DSP的心电信号R波检测新算法
· 摘要： 根据多导联间心电信号相位的关系,算法选择其中的两个导联信号同时进行小波变换R波检测,最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果.算法使用LMS自适应滤波进行消噪预处理,使得检测结果更精确.使用MIT-BIH心电数据库病变信号在DSP上进行测试,平均正确检测率达到了99.7%.
基于DSP信号处理系统的自适应滤波器
·摘要： 为达到最优的滤波效果,在对自适应滤波器结构、算法研究的基础上,利用DSP、A/D和D/A技术构建了验证信号处理算法的硬件平台,并通过DSP的软件编程,完成了自适应滤波算法的工程实现,对LMS自适应滤波算法的滤波效果进行了验证和分析.测试表明,随着信噪比的降低,自适应滤波器的性能也随之下降,当信噪比为0dB时,LMS自适应滤波算法不能完成滤波的功能.
基于自适应滤波器的系统识别研究与实现
· 摘要： 自适应系统识别是通过测量系统输出信号利用自适应滤波器建立模型的一种重要方法.本文论述了基于LMS算法自适应FIR滤波器的实现原理,及其在系统识别中的应用.并通过计算杌的仿真实现,详细阐述了其在定点DSP上的实现方法.
LMS自适应滤波器的算法原理及其DSP仿真实现
·LMS自适应滤波器的算法原理及其DSP仿真实现
一种改进的LMS算法及其在自适应消噪中的应用.pdf
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