自适应滤波器的FPGA硬件实现

采用LMS算法和FIR框架结构,对一种基于FPGA硬件的自适应滤波器系统的实现方法展开探讨。系统采用自顶向下的模块化方案设计16阶自适应滤波器。顶层文件包含两个接口、FIR滤波、误差计量和抽头系数共5个模块。系统参数前期均由MATLAB仿真验证选取最优值。硬件测试平台选用以ZYNQ-7000系列芯片为核心的开发板。加噪正弦波信号经系统滤波处理后通过示波器观测,显示去噪效果良好,且通过逻辑分析仪抓取的结果与MATLAB理论仿真结果符合度较好。系统可以封装成一个自适应反复调用的功放IP核,适用于音频、图像、视频等信号滤波处理领域,具有一定的工程应用价值。

基于神经网络自适应滤波器的数字化电能计量故障检测方法

为了提高数字化电能计量表故障检测的准确性,研究一种基于神经网络自适应滤波器的数字化电能计量故障检测方法。利用电流传感器、电压传感器以及功率传感器采集三种数字化电能计量装置运行数据并实施去噪和归一化处理。提取数据的时域和频域两类四种特征参数,包括方根幅值、偏斜度、频谱幅值、均方根频率。以特征为输入,神经网络自适应滤波器训练后,实现数字化电能计量故障检测。结果表明:检测结果的Z值均在8以上,说明检测结果更接近所设置的真实故障类型,检测更为准确。

去除移动心电中运动干扰的前馈组合自适应滤波器

最小均方自适应滤波器(LMS-AF)和变步长LMS-AF(VSS-LMS-AF)通常用来去除移动心电信号中的运动干扰.运动干扰和移动心电信号的非稳态特性会增加自适应滤波器的失调,组合自适应滤波器(C-AF)虽具有跟踪非稳态信号的能力,但仍存在信号失真.为了进一步减小信号失真,提高去除运动干扰的能力,提出了一种前馈组合自适应滤波器(FFC-AF),采用参考信号对运动干扰的稳态程度进行估计,将两个并行的自适应滤波器的输出组合起来.用10位健康志愿者的移动心电记录进行了仿真实验,以评估FFCAF的性能.结果表明,文中提出的FFC-AF比C-AF具有更小的信号失真和更大的信号干扰率,可以用于移动心电信号中运动干扰的去除.

基于小波变换的自适应滤波器消除ECG中基线漂移

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器 ,其参考信号选择原始信号经小波分解后的高频部分 .该滤波器可有效消除心电信号中基线漂移 .经MIT/BIH心电数据库检验 ,取得满意的结果 .

基于改进自适应滤波器的电网同步技术

电网同步是风力发电系统实现故障穿越的必备功能,为了实现快速准确的电网同步,提出了一种基于改进自适应滤波器的电网同步方法。通过数学方程表达式揭示了改进自适应滤波器的原理,利用对称分量法计算电网电压的正序分量和负序分量,对频率自适应环节进行了分析和设计。基于Matlab/Simulink仿真,对传统二阶广义积分器方法和该方法进行了对比研究,结果表明:和传统方法相比,该文提出方法的正负分量序误差幅度<0.1%,频率误差<0.08 Hz,验证了该方法的有效性。所提方法可以解决实际应用中电网电压不平衡、谐波和直流偏置情况下电网同步误差的问题,

基于小波变换和LMS自适应滤波器的单相接地选线方法

综合应用小波变换理论和最小均方误差(LMS)自适应滤波器技术,提出了一种小电流接地系统单相接地故障选线方法。该方法对故障发生后的零序电流信号进行小波变换,通过LMS自适应滤波器对小波系数进行滤波去噪,利用去噪后的信息进行选线。该方法能有效地从被噪声干扰的信号中得到有用的信息,克服了故障信号信噪比低的缺点,并能够充分利用故障信息连续判断。应用现场故障录波数据对该方法进行了验证,结果表明该方法能够满足实用要求。

LMS自适应滤波器FPGA实现的新方法

针对用数字信号处理器(DSP)实现的自适应滤波器处理速度低、抗干扰性差和编写底层HDL代码用现场可编程门阵列FPGA实现开发效率低的缺点,该文利用最新DSP Builder工具建立了基于最小均方误差(LMS)算法的8阶二进制频移键控(2FSK)信号去噪自适应滤波器的模型,在EPF10K100EQC208-1器件上设计出了处理速度为36.63 MHz的8阶自适应滤波器,其速度是通过编写底层VHDL代码设计的自适应滤波器7倍,是采用DSP通用处理器TMS320C54X设计的自适应滤波器的25倍。

小波变换自适应滤波器及在主动噪声控制中的应用

讨论了传统的 L MS在信号处理中的不足 ,研究了小波变换自适应算法 (WL MS)的滤波器结构和实现 ,并将其应用于主动噪声控制。仿真结果表明 ,与传统的 L MS算法相比 ,WL

基于最小均方自适应滤波器的热工过程建模方法

针对热工对象的时变性特点及其在运行过程中易受到不确定性干扰的影响,提出一种基于最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波器的热工过程建模方法。LMS滤波器以未知对象的输入和输出作为激励和期望信号,通过最速下降法得到未知对象的有限脉冲响应(finity impluse response,FIR)模型,其与差分方程或传递函数是等价的。实验仿真和某电厂实际运行数据验证了该算法的有效性。这种建模方法避免了复杂的机理分析,其抽头权值的分布可以表征热工对象的动态特性,为分析热工对象提供了一种手段。

基于LabVIEW的LMS自适应滤波器的设计及其应用

传统自适应滤波器的研究大多局限于Matlab、Simulink等工具,由于不能设计成一个虚拟仪器或者一个应用系统,无法测试滤波器在工程应用中的实际性能.因此,该文以LMS算法为例,设计了一种基于LabVIEW的LMS自适应滤波器.实验证明,该滤波器有效、性能良好,而且能很好地应用于语音信号的分析和处理.

基于改进局域Volterra自适应滤波器的风电功率混沌时间序列预测模型

针对风电功率混沌序列的特点,提出一种基于改进局域Volterra自适应滤波器的风电功率混沌时间序列预测模型。首先,针对邻近点及其坐标分量在时间上与预测点距离不同、对预测点的影响不同的特点,提出一种考虑时间影响并结合距离与演化趋势的综合判据;然后,对使用综合判据筛选出的相点建立改进局域Volterra自适应滤波器模型;最后,对我国某风电场的采集数据进行建模仿真。结果表明所提的改进模型具有较好的计算速度和较高的精度。

基于小波变换的自适应滤波器消除脉搏波基线漂移

脉诊仪的研制中,由于呼吸运动和身体移位导致脉搏信号的基线漂移是必须克服的。本文提出了一种新的基于Meyer小波变换的自适应滤波器,其参考输入选择原始信号经小波分解后的高频分量。通过仿真和实际测量实验表明,该方法能有效消除脉搏波的基线漂移。

一种基于自适应滤波器的新型单相锁相环技术

单相锁相环(SPLL)是电力系统中的重要组成元件,本文提出一种新型的基于自适应滤波器的SPLL,说明了利用基于最小均方算法的自适应滤波器产生正交信号的工作原理,并提出了一种可以实现前级正交信号产生模块和后级锁相模块解耦控制的新型SPLL结构。因为前级模块与后级模块的解耦可以大大增加比例积分(PI)控制器的带宽,所以所提出的新型锁相环可以获得比传统单相锁相环更好的动态性能。实验结果验证了新结构的可行性。

胎儿心电提取自适应滤波器仿真对比研究

为了提高胎儿心电(FECG)提取的准确性和效率,研究了采用最小均方算法、递归最小二乘(RLS)算法、仿射投影算法、能量归一化最小均方算法的四种自适应滤波器应用于FECG提取的速度和准确性。根据设计的基于MATLAB的FECG提取算法仿真分析了四种自适应滤波器的收敛速度与稳态性能的影响因素,并通过调整和优化FECG提取参数对四种自适应滤波器进行了仿真对比。研究结果表明,RLS算法自适应滤波器性能最优,可以快速准确地从母体心电中分离出FECG。

基于综合自适应滤波器的在线短期负荷预测

准确地实现小时负荷预测是实施优化控制和动态安全分析的前提。采用嵌入维最小二乘支持向量机(ELS-SVM)的方法进行建模和预测,对影响负荷的因素进行模糊化处理。采用了粒子群(PSO)优化算法解决ELS-SVM学习过程中多参数难以调整的问题。提出分段小批量学习和更新的在线学习方法,既降低了运算量又能有效地避免积累误差,从而提高预测精度。实验结果表明,该方法有效地将预测精度从2.1%提高到了1.29%。

基于VHDL语言的LMS自适应滤波器的硬件实现方法

提出了一种 LMS数字自适应滤波器的硬件实现方法 ,就是用 VHDL语言描述设计文件 ,在 ALTERA公司的 ACEX系列芯片上实现自适应滤波器 ,在 Maxplus2上进行了模拟仿真和时序分析 ,并给出了该算法在MATLAB上的计算结果 .

自适应滤波器在相关能量分析攻击中的应用

针对在能量分析攻击中有噪声的存在、攻击效率不高、攻击成功需要采集大量的能量曲线等问题,提出自适应滤波应用在能量分析攻击中滤除噪声来提高攻击效率。以在ATmega16上运行的AES-128算法的密钥为攻击目标,使用最小均方误差（LMS）自适应滤波器、变系数变步长S型（Sigmoid函数）LMS自适应滤波器及卡尔曼滤波器对原始数据进行滤波,使用相关能量分析（CPA）对原始数据及滤波后的数据进行攻击。实验结果表明,3种滤波后的数据与原始数据相比,正确密钥CPA的相关系数均有不同程度提高,正确密钥与错误密钥的区分程度增大,而且减少了完全猜出正确密钥所需要的能量曲线的条数。攻击成功所需要能量曲线的条数与原始数据相比,卡尔曼滤波后减少了21.5%,LMS自适应滤波后减少了56.3%,变系数S型LMS自适应滤波后减少了60.3%。自适应滤波方法能够明显提高CPA攻击的效率。

采用方位向自适应滤波器提高SAR自聚焦的性能

机载合成孔径雷达的方位向降采样经常会降低原始图像的信噪比.自动聚焦是从雷达回波信号中提取多普勒参数,以获得高分辨率SAR图像。该文分析了信噪比对自聚焦的影响,提出利用自适应滤波器来做方位向预滤波和降采样,在降低采样率的同时,保持原始图像的信噪比,再经有效的自动聚焦算法,得到较准确的多普勒参数估计值,从而获取高分辨率SAR图像。通过对实际SAR回波数据的处理,证明了采用自适应滤波器后,图像信噪比能比采用普通滤波器时有较大提高,从而显著改善自动聚焦的收敛性,提高成像质量。

基于DSP开发工具的自适应滤波器

针对传统方式开发的自适应滤波器效率低、难度大的缺点,利用DSP Builder,设计出了基于延时最小均方(DLMS)算法的16阶系统辨识自适应滤波器。仿真与测试表明了设计的正确性,并在CycloneⅡ系列FPGA芯片上完成了硬件验证,滤波器最高频率达到82.07 MHz,数据吞吐量显著提高。

基于自适应滤波器的大气湍流噪声抑制

为了解决大气湍流效应所引起的光无线通信系统中的衰落问题,建立了与大气湍流噪声及其它加性噪声有关的信号模型,实现了最大输出信噪比可提高3-20dB的匹配滤波器。根据最大似然比准则,推导了强度调制/直接探测(IM/DD)的光无线通信系统的最佳判决门限。采用自适应滤波器实现了对探测门限中所含的信号和湍流的统计值的预测,该自适应门限探测技术对大气湍流噪声有很好的抑制作用,在强湍流情况下,可降低系统的误码率到10-5以下。