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lMS算法

最小均方算法，簡稱lMS算法，是一種最陡下降算法的改進算法，是在維納濾波理論上運用速下降法后的優化延伸，最早是由Widrow和Hoff提出來的。該算法不需要已知輸入信號和期望信號的統計特征，“當前時刻”的權系數是通過“上一時刻”權系數再加上一個負均方誤差梯度的比例項求得。其具有計算復雜程度低、在信號為平穩信號的環境中收斂性好、其期望值無偏地收斂到維納解和利用有限精度實現算法時的平穩性等特性，使lMS算法成為自適應算法中穩定性最好、應用最廣的算法。

  • lMS算法原理及推導

    這里介紹LMS推導步驟和過程，常用的自適應濾波有自適應噪聲抵消，自適應譜線增強和陷波等

    標簽： LMS

    上傳時間： 2015-12-23

    上傳用戶：bainianhutuwen

  • dsp的一些算法

    lMS算法 草草草 要這么多字。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

    標簽： dsp 算法

    上傳時間： 2016-05-19

    上傳用戶：793803391

  • LMS系統辨識

    用lMS算法做的系統辨識，結構為FIR，辨識系統任意選擇了一個FIR的濾波器

    標簽： LMS 系統辨識

    上傳時間： 2017-01-05

    上傳用戶：CR7LZH

  • 自適應噪聲抵消算法

    自適應噪聲抵消 LMS  算法 Matlab 仿真，用一個二階FIR的LMS自適應濾波 器消除正弦干擾的一個方案。

    標簽： 算法

    上傳時間： 2020-11-20

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  • 基于DSP的自適應噪聲抵消器設計.rar

    本文的目的在于設計一個自適應噪音抵消系統,使其能消除含噪語音信號中的背景噪音,達到提高語音信號質量的目的.主要工作分為兩大部分.本文在第一部分介紹了自適應數字濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應噪聲抵消系統基本原理,并對自適應噪聲抵消系統的指標、抵消性能進行了計算分析.自適應濾波器的算法是整個系統的核心,在第一部分中,對兩種最基本的自適應算法,進行了詳細的介紹和分析,并針對兩種算法的優缺點進行了詳細的比較.這一部分中最關鍵的是對設計的噪聲抵消系統進行計算機仿真,驗證系統設計的合理性和算法的正確性.通過對自適應噪聲抵消器的MATLAB仿真及對仿真圖形的分析,驗證了系統設計和自適應算法的可行性.第二部分主要完成自適應噪聲抵消系統的硬件設計和軟件編程.在第一部分計算機仿真分析的基礎上,利用高速信號處理芯片DSP(TMS320LF2407)設計了一個噪聲干擾抵消系統,在高速信號處理芯片(TMS320LF2407)上開發實現了自適應lMS算法.

    標簽： DSP

    上傳時間： 2013-06-28

    上傳用戶：zklh8989

  • 基于FPGA的自適應濾波器設計與實現

    自適應濾波器是統計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中，由于沒有充足的信息來設計固定系數的數字濾波器，或者設計規則會在濾波器正常運行時改變，因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統計環境下運算結果所產生的信號或需要處理非平穩信號時，自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠優于用常規方法設計的固定濾波器。此外，自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。 本論文從自適應濾波器研究的重要意義入手，介紹了線性自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法，對幾種基于最小均方誤差準則或最小平方誤差準則的自適應濾波器算法進行研究，最終基于一改近的lMS算法設計復數自適應濾波器，并以VHDL語言編寫在maxplus平臺上進行仿真測試。

    標簽： FPGA 自適應濾波器

    上傳時間： 2013-07-11

    上傳用戶：W51631

  • 基于FPGA的高速采樣自適應濾波系統的研究

    自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展，數字系統功能越來越強大，對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點，提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象，首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件，改變自適應參數，進行了一系列的仿真，對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究，得出了最佳自適應參數，即迭代步長μ=0.0057，濾波器階數m=8，為硬件實現提供了參考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于lMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型，結合多種EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器，其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多，是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多，開發效率和器件性能都得到了大大地提高，這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后，采用異步FIFO技術，設計了高速采樣自適應濾波系統，完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上進行了仿真，給出了系統硬件實現的原理框圖，并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。

    標簽： FPGA 高速采樣 自適應濾波

    上傳時間： 2013-06-01

    上傳用戶：ynwbosss

  • 基于ARM網絡語音AGC系統的研究及實現.pdf

    語音通信是人類通信的重要組成部分，伴隨著數字通信技術和計算機技術的發展，特別是Internet的出現，基于因特網的數字語音通信技術得了到迅速的發展。由于設備、環境、人為操作等因素的影響，網絡上傳輸的語音信號可能出現忽大忽小的情況，為了得到較好的語音信號輸出效果，需要在接收端對語音信號進行處理。針對以上情況，本文研究并實現了基于ARM的網絡語音AGC系統。 本文結合嵌入式系統和AGC技術的發展，設計實現了一個基于ARM的網絡語音AGC系統。本文首先對AGC算法進行了深入研究，在對lMS算法進行研究的基礎上提出了一種基于LMS的數字語音AGC算法，通過Matlab軟件對算法進行了仿真；設計了一個由AT91RM9200微處理器、網絡控制器、音頻芯片構成的嵌入式AGC處理終端硬件平臺，構建了嵌入式Linux操作系統，并在此基礎上設計實現了網絡語音AGC系統的下位機終端。該終端主要實現了用基于LMS的數字語音AGC算法實時地處理從網絡上傳過來的忽大忽小的數字語音信號，取得良好的語音信號輸出，并且穩定性可靠；設計實現了上位PC機程序，上位機實現了通過網絡將數字語音信號實時地傳送到嵌入式終端的功能。 本設計采用高性能微處理器，配合嵌入式Linux強大支持功能的實現方案，具有高性能、低成本、小型化、實時性強等諸多優點。相比傳統的實現架構，該設計具有更好的靈活性和操作性，性價比更高，功能更強大，同時可擴展性和可移植性也更好，具有一定的技術先進性和廣泛的應用前景。

    標簽： ARM AGC 網絡語音

    上傳時間： 2013-06-11

    上傳用戶：幾何公差

  • 基于DSP的FIR濾波器的設計和實現

    本文深入研究基于美國德州儀器公司(TI)TMS320C5410DSP芯片的濾波器系統軟件實現方法,用窗冂設計法實現FIR濾波器,給出了MATLAB仿真結果,并在以TI TMS320C5410為微處理器的DSK上實現,實驗結果表明濾波結果效果良好,達到了預期的性能指標,用時間抽取法實現的FFT/IFFT算法,介紹了自適應濾波器的基本原理及應用,并對lMS算法進行了深入的研究。

    標簽： DSP FIR 濾波器

    上傳時間： 2013-06-29

    上傳用戶：anng

  • 圓陣聲納自適應波束形成原理

    波束形成模塊是聲納信號處理系統中的核心部分，其作用為在空域上加強來自某一方向的信號，抑制干擾，同時探測目標的方位。因此，波束形成模塊的研究在水下探測器、水下武器引信等聲納系統中顯得尤為重要。本文基于陣列波束形成的原理對圓陣自適應波束形成展開了比較深入的研究。 首先，本文概述了聲納波束形成的研究背景和研究現狀。基于本課題所研究的主動聲納模型，分析了主動聲納信號，提出應用復基帶信號進行波束形成的方案；對接收波束形成的原理和方法進行了比較詳細的推導和論述。 其次，本文重點對均勻圓形陣列流形的波束形成作了詳細分析和波束圖函數推導，并且應用MATLAB軟件進行了仿真分析。然后對LMS自適應算法進行了介紹，由對lMS算法的分析推導了DlMS算法，并對lMS算法和DlMS算法進行了分析，并將DlMS算法應用于均勻圓陣波束形成。仿真結果表明，基于FIR濾波架構的DlMS算法以犧牲部分收斂速度為代價，可獲得高速并行處理能力。DLMS自適應波束形成方法能使目標方向信號加強，同時將干擾信號零陷。 最后，本文介紹了基于FPGA的并行度為2的8陣元DLMS自適應波束形成設計思路以及實現方法。系統的整體結構采用了并行處理架構，而在單個支路采用了流水線技術。并應用硬件描述(VHDL)語言在QuartusⅡ4.0環境下設計了各軟件模塊和功能仿真。

    標簽： 聲納 自適應波束

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：moonkoo7

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