Rls
共 159 篇文章
Rls 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 159 篇文章，持续更新中。
RLS算法
RLS自适应算法实现，用于数字预失真处理，可现实快速收敛
自适应matlab程序（LMS和RLS）
自适应matlab程序（LMS和RLS）源码
基于RLS的电机参数辨识技术
基于RLS的嵌入式永磁同步电机参数辨识技术
基于RLS算法的DPSK解调方法
本文研究了一种基于自适应算法的解调差分相移键控(DPSK)信号的方法。采用常用的递归最小二乘法(RLS
基于FPGA的DSUWB多用户检测的实现
超宽带(UWB)通信技术是一种新兴的短距离无线通信技术，因具有高达GHz的带宽并能提供上百兆的高速率等优点，成为当前研究与开发的热点。但是，超宽带技术要走向成熟，还需要解决许多关键的技术问题。其中之一就是接收机的硬件实现，要求它不仅有良好的接收性能，还要有简单的结构。 本文首先论述了超宽带通信的发展动态、基本原理和信道模型。接下来讨论了几种UWB接收技术。然后着重围绕自适应最小均方误差(MMSE)
滤波系统的仿真研究及RLS算法的DSP实现
DSP相关领域应用硕士论文，对DSP相关产品的研发很有启发
基于RLS算法的自适应均衡性能研究
均衡是通信系统中的一项重要技术.本文介绍了在TI 的TMS320F2812 开发平台<BR>上使用指数遗忘的加窗RLS 算法模拟实现了信道的自适应均衡，通过一段输入信号的仿真结果证明：指数遗忘的加窗R
基于RBF神经网络的无刷直流电机无位置传感器控制
<P>通过分析无刷直流电机间接位置检测原理, 提出了基于径向基函数(RBF) 神经网络的无位置传感器控制方法。该方法建立动态的RBF 网络模型, 采用k2均值聚类法和递推最小二<BR>乘法(RLS)
基于LMS与RLS算法的自适应均衡器性能研究
均衡技术是克服码间干扰(Inter-Symbol Interference，ISI)的有效措施，由于信道<BR>特性的随机性与时变性，实际中消除码间干扰最常用的是自适应均衡器。本文对基于最小均方(Le
射频功放数字预失真技术研究及其FPGA实现.rar
随着无线通信技术的不断发展和社会需求的日益增长，对通信系统的传输质量和容量的要求也越来越大。现代通信系统为了追求更高的数据速率和频谱效率，更趋向于采用非恒定包络的调制方式，而非恒定包络调制方式对功率放大器的非线性非常敏感，加上现代通信系统对功率放大器的效率提出了更高的要求，以及功率放大器本身有限的线性度，这就使功率放大器线性化技术成为无线通信系统的关键技术之一。 本文对功率放大器的线性化技术进行了
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
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
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
有源电力滤波系统的仿真研究及RLS算法的DSP实现.rar
随着电力电子器件在电力系统中的广泛使用，电能质量问题已经成为供电系统和用户共同关注的焦点。有源电力滤波器是用于抑制谐波、提高电能质量的有效手段之一。本文在分析有源电力滤波器基本原理的基础上，对有源电力滤波系统进行仿真研究，并应用DSP芯片—TMS320F240实现基于RLS(递推最小二乘法)准则的自适应谐波电流检测。 首先，对基于RLS算法的谐波电流检测算法进行讨论，提出并重点介绍两种新的基于RL
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
协作MIMO中一种新的分布式VBLAST自适应DFE算法
<p>摘 要：具有低检测复杂度且可快速收敛的自适应空时均衡算法是实现多用户协作MIMO 分布式空时编译码的关</p><p>键。该文研究了分布式垂直型贝尔实验室分层空时编码(D-VBLAST)在多天线接收端的空时判决反馈均衡(DFE)，</p><p>提出了基于最小二乘准则的RLS-MIMO-DFE 检测算法。相对于分布式VBLAST 的极大似然(ML)，迫零-排序串</p><p>行干扰消除(ZF-O
各种自适应滤波器的matlab仿真
实现的自适应滤波器算法有盲自适应均衡，RLS算法，LMS算法等。
最小均方自适应横向型滤波器(LMS)，最小二乘自适应滤波器(RLS)，自适应对消器-
最小均方自适应横向型滤波器(LMS)，最小二乘自适应滤波器(RLS)，自适应对消器-
零死角玩转stm32 初级篇、中级篇、高级篇、系统篇
<p>《零死角玩转 STM32 》系列教程由 初级篇、 中级篇、 高级篇、 系统篇 、</p><p>四个部分组成，根据野火 STM32 开发板旧版教程升级而来，且经过重新深入编</p><p>写，重新排版，更适合初学者，步步为营，从入门到精通，从裸奔到系统，让</p><p>您零死角玩转 STM32。M3 的世界，于野火同行，乐意惬无边。</p><p><img src="data:image/png;
非线性系统多模型自适应控制研究
<p>1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换