LMS算法

摘要： 由于目前的机械臂容错控制无法自适应准确计算机械臂参数矢量,存在容错控制整体性能差、平均奖励值低和抗干扰能力差的问题,提出基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制方法。构建机械臂的自适应模型,构建机械臂的状态方程以及等效模型,完成机械臂参数矢量的计算,提高控制性能。改进BP神经网络,在参数矢量的帮助下不断训练机械臂样本数据,并在其中构建自适应滤波器,得出状态空间模型,以此获取多自由度机械臂容错控制器,通过一系列约束条件,生成机械臂的最优容错控制,实现多自由度机械臂容错控制。实验结果表明,所提方法的容错控制整体性能高、平均奖励值高和抗干扰能力好。

摘要： 针对发动机振动引起的噪声控制问题,提出一种变步长Volterra滤波器最小平均p范数(VSS-VLMP)算法,依据Volterra算法建立了发动机噪声的非线性滤波器模型。采用sigmoid函数更新步长因子,对一阶和二阶权系数采取迭代更新,从而达到滤除发动机噪声中所含的高斯噪声和脉冲噪声的目的。通过与Volterra LMS滤波、Volterra LMP滤波以及wiener滤波的仿真实验结果对比分析可知,改进后算法对发动机振动引起的噪声的降噪效果要优于进行对比的其它滤波算法。

摘要： 自适应滤波在生活中有非常广泛的应用,对于未知信号的滤波效果非常显著,本文主要对常规的LMS自适应滤波算法进行改进。常规的LMS算法由于步长因子是固定的,不能同时满足滤波的收敛速度、稳态误差和初始噪声的有效滤除等性能要求。针对上述问题,本文提出了一种改进型LMS算法,改进型LMS算法是通过提出误差因子这一概念,利用误差因子与误差函数的非线性关系构建相关修正函数,将误差因子规范在一个较小的范围内,通过误差因子的变化去对步长因子进行进一步的修正,从而实现更快的收敛速度、更小的稳态误差与更强的抗干扰能力。

摘要： 针对大规模非静止轨道(Non-Geo Stationary Orbit,NGSO)通信星座系统间同频干扰的实时性和突发性问题,将自适应波束成形技术的变步长LMS(Least Mean Square,最小均方误差)算法应用于NGSO间干扰场景。分析自适应波束成形技术的适用场景,选取OneWeb星座系统与Starlink星座系统的馈线链路间下行干扰场景进行仿真。通过对现有算法进行系统收敛速度、稳健性的性能比较,当NLMS(Normalization Least Mean Square,归一化最小均方误差)算法的参数μ0=0.6时,算法具有较快的收敛速度以及较小的稳态误差,因此运算量小、易于星上硬件实现。分别利用固定步长LMS算法、ENLMS(Error Normalization Least Mean Square,误差归一化最小均方误差)算法以及μ0=0.6的NLMS算法计算最优权向量,并应用于干扰仿真场景。结果表明,μ0=0.6的NLMS算法最能有效规避NGSO通信星座系统间的同频干扰,ENLMS算法次之,固定LMS算法的干扰规避效果最差。

摘要： 为降低室内环境下低频噪音对人体的伤害,基于“以音消音”的原理,研制一种针对室内环境中低频噪音的自适应降噪器,在相对封闭的室内环境中通过初/次传声器采集原有噪音声场的声压值,基于FX-LMS算法计算低频降噪信号,自适用滤波调解,减少降噪处理后得到的残余误差信,利用频率调节单位产生与原有声压大小相等、相位相反的声波,使其在封闭的空间范围内与原有噪音声场相抵消,可有效处理家居环境下的低频噪音,降低屋内电子及电器设备发出的低频噪音,改善居住环境,提高生活质量。

摘要： 针对磁悬浮飞轮转子位移传感器扰动引起的多频谐波振动,提出一种基于最小均方差(LMS)的变步长算法实现谐波振动的有效抑制.建立模型对磁悬浮轴承转子的位移刚度系数κ_(h)和电流刚度系数k_(i)片进行辨识,以位移传感器扰动引起的八倍频噪声为抑制目标,在自适应LMS算法抑制电流扰动基础上,改进一种随转子位移信号频率变化而变化的变步长因子实现自动平衡,利用广义根轨迹分析了引入补偿后系统的闭环稳定性.仿真结果表明所提出的方法能够有效实现对八倍频振动的抑制.

摘要： 自适应旁瓣对消是雷达抗干扰的有效方法。为了提高雷达旁瓣对消中算法的收敛速度和稳态性能,针对目前定步长LMS算法存在的问题,本文对该算法进行了分析以及步长改进,提出一种基于双曲余弦函数的自适应变步长LMS算法,并对不同的影响因子进行了仿真分析。通过对加噪的信号进行自适应旁瓣对消仿真分析,仿真结果表明改进的自适应变步长LMS算法对消器可以有效地抑制旁瓣干扰信号,提高对消器的收敛速度和稳态性能,提高输出信噪比。

摘要： 随着智能电网调控一体化进程加快,促使配电网终端设备运行平稳及优质可靠。针对现有配电网运行数据实时采集存在运行状态监控及预警等方面问题,提出了一种基于最小均方(LMS)的配电网终端设备运行数据实时采集方法,获得数据采集系统的正弦信号传输特性,求出系统对正弦信号的响应,使用LMS算法迭代出系统通道模型参数,获取数据采集系统对正弦信号的幅度衰减特性和相位平移特性,以此为目标,采取的LMS算法精确反映了系统的数据采集特性。仿真实验结果表明,文中提出最小均方(LMS)的配电网终端设备运行数据实时采集方法对配电网终端设备运行数据实时采集有效可行,具有很好的数据动态传输特性识别精度。

摘要： 自适应噪声消除系统是在自适应滤波系统的基础上发展起来的,通过提取有用信号或抵消环境中的噪声来提高信号质量.本文针对目标声音在自然环境下会受到噪声干扰,使用RLS、LMS两种自适应滤波方法,通过仿真对比,选出一种去噪效果更好的方法.

摘要： 针对自适应滤波领域的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法无法权衡稳态误差和收敛速度这一矛盾,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法在基于对数函数的变步长LMS算法的基础上,建立了一种新的步长参数与误差的关系模型。仿真结果表明,提出算法与已有算法相比,能够达到更高的收敛精度及更快的收敛速度,在系统不发生时变时,收敛精度分别提高了5 dB和3 dB,当系统发生时变后,收敛精度分别提高了4 dB和2 dB,不论系统是否发生时变,收敛速度都更快。

摘要： 本文针对了配电网静止无功补偿器(DSTATCOM)研究了一种LMS算法,以解决配电网中无功补偿,谐波治理等问题.本算法能够提取指令电流中的加权失真值,通过进一步迭代寻优特性实现控制器权系数的更新从而实现DSTATCOM自适应控制.最后,搭建Matlab/Simulink仿真模型进行无功补偿和谐波治理实验,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性和可行性.

摘要： 本文针对了配电网静止无功补偿器(DSTATCOM)研究了一种LMS算法,以解决配电网中无功补偿,谐波治理等问题.本算法能够提取指令电流中的加权失真值,通过进一步迭代寻优特性实现控制器权系数的更新从而实现DSTATCOM自适应控制.最后,搭建Matlab/Simulink仿真模型进行无功补偿和谐波治理实验,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性和可行性.

摘要： 本文针对了配电网静止无功补偿器(DSTATCOM)研究了一种LMS算法,以解决配电网中无功补偿,谐波治理等问题.本算法能够提取指令电流中的加权失真值,通过进一步迭代寻优特性实现控制器权系数的更新从而实现DSTATCOM自适应控制.最后,搭建Matlab/Simulink仿真模型进行无功补偿和谐波治理实验,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性和可行性.

摘要： 本文针对了配电网静止无功补偿器(DSTATCOM)研究了一种LMS算法,以解决配电网中无功补偿,谐波治理等问题.本算法能够提取指令电流中的加权失真值,通过进一步迭代寻优特性实现控制器权系数的更新从而实现DSTATCOM自适应控制.最后,搭建Matlab/Simulink仿真模型进行无功补偿和谐波治理实验,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性和可行性.

摘要： 本文针对了配电网静止无功补偿器(DSTATCOM)研究了一种LMS算法,以解决配电网中无功补偿,谐波治理等问题.本算法能够提取指令电流中的加权失真值,通过进一步迭代寻优特性实现控制器权系数的更新从而实现DSTATCOM自适应控制.最后,搭建Matlab/Simulink仿真模型进行无功补偿和谐波治理实验,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性和可行性.

摘要： 本文针对了配电网静止无功补偿器(DSTATCOM)研究了一种LMS算法,以解决配电网中无功补偿,谐波治理等问题.本算法能够提取指令电流中的加权失真值,通过进一步迭代寻优特性实现控制器权系数的更新从而实现DSTATCOM自适应控制.最后,搭建Matlab/Simulink仿真模型进行无功补偿和谐波治理实验,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性和可行性.

摘要： 对于一些含有复杂背景噪声的信号,普通的去噪方法难以消除,使用自适应滤波的方法进行去噪.对比使用LMS算法和归一化LMS算法对信号进行去噪处理.并对两种算法进行MATLAB仿真.收敛速度和稳态误差是衡量自适应滤波算法的重要指标，通过对目前最常用的2种自适应算法LMS算法和归一化LMS算法的研究，证明了初始步长的选取对于LMS算法收敛速度和稳态误蒡的重要性。比较而言，动态修正步长的归一化LMS算法，避免了初始步长选择不当造成的收敛速度慢或者稳态误差大的问题。

摘要： 对于一些含有复杂背景噪声的信号,普通的去噪方法难以消除,使用自适应滤波的方法进行去噪.对比使用LMS算法和归一化LMS算法对信号进行去噪处理.并对两种算法进行MATLAB仿真.收敛速度和稳态误差是衡量自适应滤波算法的重要指标，通过对目前最常用的2种自适应算法LMS算法和归一化LMS算法的研究，证明了初始步长的选取对于LMS算法收敛速度和稳态误蒡的重要性。比较而言，动态修正步长的归一化LMS算法，避免了初始步长选择不当造成的收敛速度慢或者稳态误差大的问题。

摘要： 对于一些含有复杂背景噪声的信号,普通的去噪方法难以消除,使用自适应滤波的方法进行去噪.对比使用LMS算法和归一化LMS算法对信号进行去噪处理.并对两种算法进行MATLAB仿真.收敛速度和稳态误差是衡量自适应滤波算法的重要指标，通过对目前最常用的2种自适应算法LMS算法和归一化LMS算法的研究，证明了初始步长的选取对于LMS算法收敛速度和稳态误蒡的重要性。比较而言，动态修正步长的归一化LMS算法，避免了初始步长选择不当造成的收敛速度慢或者稳态误差大的问题。

摘要： 对于一些含有复杂背景噪声的信号,普通的去噪方法难以消除,使用自适应滤波的方法进行去噪.对比使用LMS算法和归一化LMS算法对信号进行去噪处理.并对两种算法进行MATLAB仿真.收敛速度和稳态误差是衡量自适应滤波算法的重要指标，通过对目前最常用的2种自适应算法LMS算法和归一化LMS算法的研究，证明了初始步长的选取对于LMS算法收敛速度和稳态误蒡的重要性。比较而言，动态修正步长的归一化LMS算法，避免了初始步长选择不当造成的收敛速度慢或者稳态误差大的问题。

摘要： 一种基于LM算法和粒子滤波算法优化的工业机器人标定方法，本发明涉及工业机器人标定方法，本发明目的在于解决现有工业机器人的标定技术精度低、适用性不强、操作繁琐的不足的问题，标定方法包括：步骤一：在工业机器人工作空间均匀地选择若干个点，使工业机器人末端到达这些点并使用激光跟踪仪记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标；步骤二：根据记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标建立引入关节扭转角的MDH模型和微分误差模型，获取待标定的运动学参数；步骤三：将得到的待标定参数通过LM算法和粒子滤波算法对参数进行迭代优化，获得标定后的参数：步骤四：将获得标定后的参数输入控制器中，实现补偿。本发明用于机器人标定领域使用。

摘要： 本发明公开了一种基于光流法与LMS算法消除生命体征检测中体动影响的方法，包括以下步骤：从雷达传感器采集的回波信号中获取生命体征信号，并从该信号中提取呼吸信号和心跳信号；通过视频传感器采集待测对象的视频图像，并选取ROI区域；通过光流法获取每帧图像中ROI区域中每个像素点的光流矢量，并根据所得光流矢量求取待测对象相对于雷达传感器的位置变化；根据位置变化，利用LMS算法消除待测对象的体动，从而获得更优的生命体征信号。本发明通过单个雷达传感器与视频传感器结合实现，成本低；同时通过光流法和LMS算法结合能有效消除由人体随机运动产生的影响，无需在待测对象身上附加额外测试装置且不会引起其不适感，方法有效可行且性能可靠。

摘要： 一种基于LM算法和粒子滤波算法优化的工业机器人标定方法，本发明涉及工业机器人标定方法，本发明目的在于解决现有工业机器人的标定技术精度低、适用性不强、操作繁琐的不足的问题，标定方法包括：步骤一：在工业机器人工作空间均匀地选择若干个点，使工业机器人末端到达这些点并使用激光跟踪仪记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标；步骤二：根据记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标建立引入关节扭转角的MDH模型和微分误差模型，获取待标定的运动学参数；步骤三：将得到的待标定参数通过LM算法和粒子滤波算法对参数进行迭代优化，获得标定后的参数：步骤四：将获得标定后的参数输入控制器中，实现补偿。本发明用于机器人标定领域使用。

摘要： 本发明公开了一种可变步长LCMV‑LMS算法的宽带波束成形方法，通过快速傅里叶变换将宽带信号转换到频域，采用多组滤波器对各个频点下的窄带信号进行独立的波束成形，同时可变步长的LCMV‑LMS算法可以在无需参考信号前提下，减少运算复杂度，做到收敛速度与功率稳态误差之间平衡，满足宽带数字信号的抗干扰滤波。本发明将基于线性约束最小方差准则的最小均方算法推广到宽带信号波束成形，避免了每个窄带的矩阵求逆，算法原理简单，能够有效降低硬件资源的占用。本发明提供的步长因子更新公式仅包含一次除法运算，且分母为2的整数次幂，在现场可编程逻辑门阵列等逻辑硬件中仅需进行移位操作即可。

摘要： 本发明公开了一种基于改进箕舌线函数LMS算法的自适应TOF计算方法及采用该方法的测厚技术，该计算方法通过采集超声回波信号，将改进箕舌线函数与LMS算法结合，获得一种基于改进箕舌线函数LMS算法的自适应TOF计算方法，通过计算输入信号的自相关均值来估计获得期望信号，然后利用自相关均值改进箕舌线函数的步长调节因子和波形控制系数，从而加快权值的收敛速度，提升算法的性能，最后利用自适应算法迭代求解脉冲响应序列，计算出自适应TOF；在结合被测件声速，即可计算出其厚度。本发明自适应TOF计算方法性能稳定、计算简单、处理速度快，使用在超声波测厚的声时计算中，能够较明显提升超声波测厚的精度与效率。

摘要： 本发明公开了一种基于状态反馈x‑LMS算法的发动机主动悬置控制方法，其步骤包括：1基于Sage‑Husa卡尔曼滤波器的系统状态估计；2基于状态反馈的主动控制力的计算；3基于残余振动信号均方差的抽头权向量计算。本发明能够在不依赖激励信号的条件下，以系统状态为参考信号，实现一种具备全频带控制能力的主动悬置x‑LMS状态反馈控制方法。

摘要： 本发明涉及光纤监测技术领域，公开了一种基于Gaussian‑LM算法进行全声态光纤监测的方法，包括：根据光源的接收装置接收检测到的电信号，并通过主机将电信号转化为光信号；将光信号输入进铠装电缆，光信号经过光缆受路线后随声纹振动进行信号波动，采集光信号波动数据；使用光源转换装置将光信号波动数据转换后输入进光谱仪中获取光谱数据，将光谱数据进行数据迭代后获取高斯拟合系数，选取高斯拟合系数输入进Gaussian‑LM算法中后，在信号传输装置中对光信号波动数据进行自适应调整，获取调整后的光信号，将光信号转为电信号；使用无线传输系统将电信号上传至人工智能数据库中进行人工智能对比，通过声纹之间的对比判断正在发生的事件类型，对异常事件进行及时预警。

摘要： 本发明公开一种基于混合盒约束LM算法的柴油发电车参数化建模方法，该方法包括：①建立柴油发电车模型；②采用动态系统的非线性最小二乘问题表述柴油发电车模型的参数化问题；③采用混合盒约束Levenberg‑Marquardt(H‑BCLM)算法，参数化柴油发电车模型。本发明基于混合盒约束Levenberg‑Marquardt算法，可以在无需进行初始估计的情况下生成一套完整的柴油发电机模型参数，算法通过允许整合和消除没有物理意义的无效解来提高解的质量，算法始终收敛并可以大幅度降低匹配误差，高效解决柴油发电机模型参数化问题。

摘要： 本发明公开了一种基于LMS自适应算法的充电桩充电功率适配系统，充电桩功率输出模块用于功率输出，并采集充电桩输出功率数据；充电桩功率输出模块用于采集充电桩输出功率数据；充电功率缩放模块可接收充电桩输出功率数据和电动汽车需求功率数据，通过接收的数据计算得到不同充电时刻Sn下充电桩需要输出的功率，并经过调整输出功率后，使得不同充电时刻Sn下充电桩的输出功率匹配电动汽车的需求功率；相比于现有技术中仅对不同汽车的充电功率进行适配或者对于同一汽车在不同时间段内的充电功率适配技术，本发明同时考虑了这两种不同的情形，将这两种不同的情形简化为充电桩输出功率和电动汽车需求功率之间的供需关系。

摘要： 本发明请求保护一种基于分布式算法的高吞吐量LMS自适应滤波器。主要包括3个部分：(1)基于DA的控制模块设计(2)基于DA的辅助模块设计(3)基于DA的滤波器模块设计。本发明目的在于针对LMS自适应滤波器，构建高吞吐量和低功耗的自适应滤波器结构。创新点在于相比较传统的LMS自适应滤波器结构，本发明提出了基于DA的辅助模块，该模块使用具有特殊寻址的辅助查找表，该查找表存储输入样本的所有可能的组合，克服了每次自适应滤波器运行时，都需要更新LUT的问题，同时相比较传统的MAC单元有着更高的吞吐量，且该设计可以很容易被重新配置，可以匹配广泛的性能要求。