NLMS算法

摘要： 本项目主要针对循环平稳信号输入下LMS和NLMS两种线性自适应滤波算法,从原理框架入手进行分析和对比,并进一步进行误差性能理论分析,以保障通信、语音信号处理等实际应用中的循环平稳输入,为滤波器的设计提供理论基础。

摘要： 由于现代信号技术的快速发展,自适应滤波的理论已成为其重要的组成部分。自适应滤波的处理范畴一般为随机信号,并且具有处理复杂信号的功能,其中自适应滤波的算法决定着滤波性能的好坏。这已经成为了当下信息技术研究领域的热门课题。本文将在论述自适应滤波性能的基础上,对相关算法进行介绍。通过改变步长因子的方式得到了改进的LMS算法,即NLMS算法、VSLMS算法。本文将根据这三种算法对二阶信号预测的性能进行对比分析。并且综合理论分析使用Matlab软件平台建立模型进行仿真检验,从信号的收敛速度、稳态误差、输出波形等方面进行对比,从而得出最优滤波。

摘要： 由于现代信号技术的快速发展,自适应滤波的理论已成为其重要的组成部分.自适应滤波的处理范畴一般为随机信号,并且具有处理复杂信号的功能,其中自适应滤波的算法决定着滤波性能的好坏.这已经成为了当下信息技术研究领域的热门课题.本文将在论述自适应滤波性能的基础上,对相关算法进行介绍.通过改变步长因子的方式得到了改进的LMS算法,即NLMS算法、VSLMS算法.本文将根据这三种算法对二阶信号预测的性能进行对比分析.并且综合理论分析使用Matlab软件平台建立模型进行仿真检验,从信号的收敛速度、稳态误差、输出波形等方面进行对比,从而得出最优滤波.

摘要： [目的]研究风送式喷雾机出风口噪声类别,并探索合适的降噪方法以提高降噪效果.[方法]通过分析风送式喷雾机出风口噪声频谱,采取窄带有源降噪方法对风机出风口噪声进行降噪,比较了3种常见的降噪算法,综合考虑算法收敛速度和降噪性能,选取NLMS算法作为核心算法;为改善窄带有源降噪系统中由非声学传感器引起的频率失调问题,引入遗传算法对转速器采集参数计算出的初始频率进行优化.将风机噪声作为输入信号,采取197、394、591、788和985?Hz?5个频率通道进行窄带有源降噪仿真.[结果]风送式喷雾机噪声以扇叶转动引起的旋转噪声为主.仿真结果表明,经过遗传算法迭代33次调频后的系统性能得到较好的改善,在NLMS算法迭代10000次时系统收敛,5个频率通道噪声幅值分别降低了0.192、0.041、0.024、0.018和0.210?mm,取得总体约14?dB的降噪效果.[结论]NLMS算法对风送式喷雾机噪声有较好的降噪效果,遗传算法能够有效改善非声学传感器引起的频率失调问题.本研究为风送式喷雾机主动降噪方法提供了参考.

摘要： 为缩减开口柱壳结构的振动,给出了一种局部主动约束阻尼(ALCD)敷设结构,并结合Lagrange方程和Sanders薄壳理论构建了压电耦合开口柱壳的动力学模型,根据推得的系统状态空间形式,应用归一化最小均方差自适应滤波算法(NLMS)和线性二次规划算法(LQR)设计了一种自适应反馈控制器,通过数值仿真研究了控制参数对开口柱壳中点动态特性和控制电压的影响.结果表明:NLMS反馈控制方法能在不同控制电压频率、滤波阶数和自适应步长下保证对开口柱壳减振的有效性;增加自适应步长和滤波阶数能进一步提高减振控制的响应速率,但会导致控制电压超调量增加,而取较大的滤波阶数和较高频率控制电压可以减小噪声扰动,增加控制系统的可靠性.

摘要： 为了改善现有变步长NLMS自适应算法存在的步长调节参数较多、不易调节、对噪声较为敏感的缺点,综合已有的变步长算法提出一种基于多项式函数的变步长归一化LMS(VSSNLMS)算法.理论分析和仿真结果表明,新算法在低信噪比条件下具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,而且参数调节简单,适用于不同的输入信号带宽.新算法相比其他同类算法实时计算量小,具有很好的工程实用价值.

摘要： 实际生活中产生的多模噪声会对信号产生严重的破坏甚至损失.传统LMS算法不仅收敛速度慢而且存在较大的稳态误差和失调量,故已不能很好地控制噪声.通过分析NLMS算法和Newton算法的优点,提出一种新的NLMS-Newton算法.该算法的收敛速度高,计算复杂度减小,且应用了随信噪比变化的变步长并修正了自相关矩阵,降低了算法收敛后的稳态误差和失调量.通过仿真表明,NLMS-Newton算法在收敛速度及稳态误差等方面都有了较大改善,并且能在很好地抑制多模噪声的同时提取出有用信号.%Signal can be damaged and even lost because of the multi-mode noise generated in actual life. Since the tradi-tional LMS algorithm has slow convergence speed,big steady-state error and high maladjustment,it can′t control the noise per-fectly. By analyzing the advantages of NLMS algorithm and Newton algorithm,a new NLMS-Newton algorithm is proposed. The algorithm has fast convergence speed and low calculating complexity,in which the step length changed with signal-to-noise ratio is applied and the autocorrelation matrix is corrected to reduce the steady-state error and maladjustment after the algorithm con-vergence. The simulation results show that the NLMS-Newton algorithm has improved greatly in the aspects of convergence speed and steady-state error,and can extract the useful signal while suppressing the multi-mode noise.

摘要： 在工业现场有大量的存档数据,合理利用这些数据将有助于对被控对象进行更加全面的了解,实现更加精确的控制.由于被控对象的时变以及受到扰动的影响,对系统采用单一固定模型进行建模显得非常困难.U模型面向控制,利用自适应LMS算法可以在线实时地对网络权值进行调整,根据辨识出的网络权值数据,利用基于牛顿法的求根方式进行控制量的选取.文章利用归一化的U模型进行离线控制参数的提取,根据输入输出数据的大小进行控制区间的划分,在各个子区间给出相应的辨识网络权值,制定离线决策表.在线运行时,将辨识U模型网络同被控对象并联运行,通过实际的辨识误差调整U模型网络权值,利用离线决策表进行网络权值的初始化给定以及监控重赋值操作.利用求根法求解控制量,完成最终控制.仿真验证了方案的有效性.

摘要： 针对传统解调方法在ZPW2000A移频FSK信号解调精度不足的问题，利用基于NLMS算法的自适应滤波技术补充频谱分析法，通过频谱分析法得出FSK信号的载频特性作为自适应滤波系统的期望信号，提取其中一个载频分量还原信号调制方波，计算后得到调制频率，实现信号的解调。仿真结果证明该方法实现了对ZPW2000A信号高精度的解调。

摘要： 主要对自适应滤波算法展开了研究和讨论,重点对LMS算法、NLMS算法以及RLS算法做了详细的说明和对比,在算法原理、算法性能分析方面说明了各自算法的优越性.通过MATLAB仿真,对每种算法的收敛性、学习曲线和误差分析等方面进行了分析.

摘要： 有源噪声控制技术是自适应滤波器的实时应用，它对于消除低频噪声特别有效。次级声源的质量将直接影响降噪效果的好坏，本文以平板扬声器作为有源噪声控制系统的次级声源，给出了有源噪声控制系统的硬件原理图、NLMS算法和实验过程，在实验中与纸盆扬声器的频谱特性进行了比较，结果表明本文所介绍的平板扬声器更适合作为有源噪声控制系统的次级声源，具有可行性和有效性，在200Hz～450Hz的频率段内，取得了一定的降噪效果，最高降噪量可达30dB。

摘要： 有源噪声控制技术是自适应滤波器的实时应用，它对于消除低频噪声特别有效。次级声源的质量将直接影响降噪效果的好坏，本文以平板扬声器作为有源噪声控制系统的次级声源，给出了有源噪声控制系统的硬件原理图、NLMS算法和实验过程，在实验中与纸盆扬声器的频谱特性进行了比较，结果表明本文所介绍的平板扬声器更适合作为有源噪声控制系统的次级声源，具有可行性和有效性，在200Hz～450Hz的频率段内，取得了一定的降噪效果，最高降噪量可达30dB。

摘要： 有源噪声控制技术是自适应滤波器的实时应用，它对于消除低频噪声特别有效。次级声源的质量将直接影响降噪效果的好坏，本文以平板扬声器作为有源噪声控制系统的次级声源，给出了有源噪声控制系统的硬件原理图、NLMS算法和实验过程，在实验中与纸盆扬声器的频谱特性进行了比较，结果表明本文所介绍的平板扬声器更适合作为有源噪声控制系统的次级声源，具有可行性和有效性，在200Hz～450Hz的频率段内，取得了一定的降噪效果，最高降噪量可达30dB。

摘要： 有源噪声控制技术是自适应滤波器的实时应用，它对于消除低频噪声特别有效。次级声源的质量将直接影响降噪效果的好坏，本文以平板扬声器作为有源噪声控制系统的次级声源，给出了有源噪声控制系统的硬件原理图、NLMS算法和实验过程，在实验中与纸盆扬声器的频谱特性进行了比较，结果表明本文所介绍的平板扬声器更适合作为有源噪声控制系统的次级声源，具有可行性和有效性，在200Hz～450Hz的频率段内，取得了一定的降噪效果，最高降噪量可达30dB。

摘要： 有源噪声控制技术是自适应滤波器的实时应用，它对于消除低频噪声特别有效。次级声源的质量将直接影响降噪效果的好坏，本文以平板扬声器作为有源噪声控制系统的次级声源，给出了有源噪声控制系统的硬件原理图、NLMS算法和实验过程，在实验中与纸盆扬声器的频谱特性进行了比较，结果表明本文所介绍的平板扬声器更适合作为有源噪声控制系统的次级声源，具有可行性和有效性，在200Hz～450Hz的频率段内，取得了一定的降噪效果，最高降噪量可达30dB。

摘要： 在对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析的基础上,提出了一种新的变步长的自适应算法.通过分析和仿真研究,表明了此算法收敛性能较好,在实际应用中优于文中所述的其他算法.

摘要： 在对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析的基础上,提出了一种新的变步长的自适应算法.通过分析和仿真研究,表明了此算法收敛性能较好,在实际应用中优于文中所述的其他算法.

摘要： 在对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析的基础上,提出了一种新的变步长的自适应算法.通过分析和仿真研究,表明了此算法收敛性能较好,在实际应用中优于文中所述的其他算法.

摘要： 在对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析的基础上,提出了一种新的变步长的自适应算法.通过分析和仿真研究,表明了此算法收敛性能较好,在实际应用中优于文中所述的其他算法.

摘要： 在对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析的基础上,提出了一种新的变步长的自适应算法.通过分析和仿真研究,表明了此算法收敛性能较好,在实际应用中优于文中所述的其他算法.

摘要： 本发明公开了改进NLMS算法的稀疏系统辨识方法和滤波器和系统，用于无线通信系统中解决因为稀疏信道产生的回波问题，通过对估计滤波器迭代更新方程的ZA函数进行改进，使得ZA函数只包含加法、减法和乘法运算，相对于其他的ZASM‑NLMS算法，该算法更容易硬件实现，且复杂度更低，稳态均方差更低，稳定性更好，收敛速度更快。进一步，通过对SZASM‑NLMS算法ZA函数的ρ进行改进，若|e(n)|≤γ，则将ρ置零，得到的MZASM‑NLMS算法表现出与SZASM‑NLMS类似的性能。在硬件实现上，本发明提出的算法会有更快的数据处理速度，有利于要求高速度的硬件实现。

摘要： 本发明公开了一种改进型的NLMS消回声算法，包括以下步骤：S1、使用双门检测算法判断当前是否有人在讲话：定义两个统计量ξa和ξb，设定两个门限T1和T2，首先计算出统计量ξa，然后它和门限T1相比较，如果有ξa≥T1，则判断是单端发声；否则，再计算出统计量ξb，然后和门限T2作比较，如果ξb>T2则判断为双端对讲；如果ξb≤T2则判断为单端讲话；S2、采用回声数据延时估计；S3、通过NLMS自适应滤波器消回声，得到不含回声信号的正常语音输入信号。本发明可以实现较高性能的并行离散更新，并可以处理LDM空间装不下的大数据离散更新问题。

摘要： 本发明提出了一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法，该方法的主要思想是在M大小的块中，每个输入数据对间隔M的共N/M个系数进行更新，当输入M个数据后，实现自适应滤波器全部系数的更新。同时，通过控制归一化步长的上下限保证较好的收敛速度和稳态误差。该方法可以实现助听器回波抵消功能，降低算法的计算复杂度的同时保证了算法性能的可控性，能够满足助听器实时性准确性的要求。

摘要： 一种基于NLMS算法的自适应滤波器的构建方法，该方法具体步骤如下：步骤一：确定参数；步骤二：初始化；步骤三：确定数据。本发明利用自适应滤波器中步长的变化，增强其滤波性能，尤其在低信噪比环境下，提高了滤波系统的抗噪能力。它在自适应滤波技术领域里具有较好的实用价值及广阔地应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于改进NLM算法的RFID标签图像去噪方法，包括以下步骤：步骤1)：使用黄金分割法得到最优NLM核函数系数；步骤2)：将最优NLM核函数系数代入NLM核函数；步骤3)：输入RFID标签含噪图，并对RFID标签含噪图进行高斯卷积；步骤4)：对高斯卷积后的RFID标签含噪图像进行NLM算法处理，完成RFID标签图像去噪过程。本发明的图像去噪方法主要由黄金分割加速、系数优化和NLM算法处理三个部分组成，利用其对RFID标签图像进行处理，证明了算法对RFID标签去噪的有效性。

摘要： 本发明公开了改进NLMS算法的稀疏系统辨识方法和滤波器和系统，用于无线通信系统中解决因为稀疏信道产生的回波问题，通过对估计滤波器迭代更新方程的ZA函数进行改进，使得ZA函数只包含加法、减法和乘法运算，相对于其他的ZASM‑NLMS算法，该算法更容易硬件实现，且复杂度更低，稳态均方差更低，稳定性更好，收敛速度更快。进一步，通过对SZASM‑NLMS算法ZA函数的ρ进行改进，若|e(n)|≤γ，则将ρ置零，得到的MZASM‑NLMS算法表现出与SZASM‑NLMS类似的性能。在硬件实现上，本发明提出的算法会有更快的数据处理速度，有利于要求高速度的硬件实现。

摘要： 本发明公开了一种基于NLMS算法的永磁同步电机参数在线辨识方法，包括步骤：1)构建Adaline神经网络辨识系统，采用NLMS算法对Adaline神经网络辨识系统的权值进行更新；2)考虑逆变器非线性因素，构建永磁同步电机控制系统的离散域数学模型，结合Adaline神经网络辨识系统的辨识原理，简化离散域数学模型，得到分别用于迭代计算电机定子电阻、电感、转子磁链的辨识方程；3)由电机定子电阻、电感、转子磁链的辨识方程计算得到Adaline神经网络辨识系统的各个矢量，构建基于NLMS算法的参数辨识器，用于辨识电机定子电阻、电感、转子磁链的值。本发明考虑了逆变器非线性因素，将自适应神经网络和归一化最小均方算法相结合，可以对永磁同步电机的参数进行有效的辨识。

摘要： 本发明公开了一种基于变步长NLMS算法的永磁同步电机参数辨识方法，包括步骤：1)构建Adaline神经网络辨识系统，采用变步长NLMS算法对Adaline神经网络辨识系统的权值进行更新；2)考虑逆变器非线性因素，构建永磁同步电机控制系统的离散域数学模型，结合Adaline神经网络辨识系统的辨识原理，简化离散域数学模型，得到分别用于迭代计算电机定子电阻、电感、转子磁链的辨识方程；3)由电机定子电阻、电感、转子磁链的辨识方程计算得到Adaline神经网络辨识系统的各个矢量，构建基于变步长NLMS算法的参数辨识器，用于辨识电机定子电阻、电感、转子磁链的值。本发明考虑了逆变器非线性因素，将自适应神经网络和变步长的归一化最小均方算法相结合，可以对永磁同步电机的参数进行有效的辨识。

摘要： 本发明公开了一种改进型的NLMS消回声算法，包括以下步骤：S1、使用双门检测算法判断当前是否有人在讲话：定义两个统计量ξa和ξb，设定两个门限T1和T2，首先计算出统计量ξa，然后它和门限T1相比较，如果有ξa≥T1，则判断是单端发声；否则，再计算出统计量ξb，然后和门限T2作比较，如果ξb2则判断为双端对讲；如果ξb≤T2则判断为单端讲话；S2、采用回声数据延时估计；S3、通过NLMS自适应滤波器消回声，得到不含回声信号的正常语音输入信号。本发明可以实现较高性能的并行离散更新，并可以处理LDM空间装不下的大数据离散更新问题。

摘要： 本发明提供的方法在每次校准完毕后，均根据校准的结果对校准滤波器的系数进行更新，因此，校准滤波器能够很好地贴合输出信号的特性，因此其校准的准确度与现有技术相比得到了提高，且由于校准滤波器的系数在整个的校准过程中是适应于输出信号的特性进行变化的，在麦克风阵列出现老化或环境变化等因素导致的麦克风阵列的输出特性变化较大的情况下，本发明提供的校准方法也能够很好地适应于这种变化，对输出信号进行有效的校准。同时，在校准的过程中，引入了变步长的NLMS算法对校准滤波器的系数进行调整，变步长NLMS算法对输出信号具有更快的误差收敛速度和更小的失真误差，实现了对校准的优化。