考虑输出饱和约束的自适应FIR滤波器设计

针对Bershad算法中滤波器输出信号畸变的问题,提出了一种新的考虑输出饱和约束的自适应有限脉冲响应(Finite-impulse-response,FIR)滤波器设计方法,并给出了它的最小均方(Least mean square,LMS)算法实现。理论证明和数值仿真验证了本文算法的有效性。与Bershad算法相比,按照本文算法设计的自适应FIR滤波器不仅严格满足饱和约束条件,输出信号也光滑无畸变,从而克服了Bershad算法的滤波器输出畸变问题。

基于DSP的自适应FIR滤波器设计与实现

介绍了基于TMS320VC5402 DSP的自适应FIR滤波器的设计与实现。采用TMS320VC5402 DSP芯片作为处理单元,设计并实现了自适应FIR滤波器,给出了硬件系统设计模块,软件系统设计流程图及相应的汇编代码。仿真结果和实现结果表明所设计的自适应FIR滤波器能很好的消除叠加在信号上的噪声。

一种无谐振C型滤波器的优化设计方法

现有无功补偿电容谐振抑制方法通常将无功补偿电容配置为无谐振C型滤波器,以降低谐振带来的谐波电压放大与滤波器有功损耗。但在抑制低频谐振时,无谐振C型滤波器的元件参数可选择范围较小,难以在实现低频谐振抑制的同时兼顾滤波器配置成本。针对这一问题,文中提出一种无谐振C型滤波器优化设计方法。首先,设计一种改进C型滤波器结构,在传统C型滤波器结构中增加低频谐振抑制单元,消除滤波器潜在低频谐振点;然后,建立计及滤波器配置成本、有功损耗、谐振抑制性能及元件参数选择范围的滤波器元件参数配置模型,求解改进C型滤波器元件参数最优值。最后,通过仿真对比证明,改进C型滤波器在控制配置成本与有功损耗的基础上,能明显降低谐波放大系数,具有更好的谐振抑制性能。

基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。

生物医学工程专业“数字信号处理”课程滤波器设计的教学方法思考(通信作者)

数字滤波器设计在数字信号处理课程中至关重要。本文探讨了针对生物医学工程专业本科生的数字滤波器设计教学方法,提出了教学实践中的问题和针对性的解决方案。这些策略不仅有助于学生更好地掌握知识和技能,还为未来生物医学工程专业的教学提供了指导。通过这样的教学经验沉淀,可以有效地培养更多优秀的生物医学工程人才,推动专业教育的发展和深化。

一种改进的FIR数字滤波器自适应设计方法

提出了一种迭代算法 ,在 FIR数字滤波器的自适应设计过程中自动改变各个频率指标上代价因子的值 ,最终实现代价因子的最优取值。利用这种改进方法 ,可以实现 FIR数字滤波器和设计指标之间的最佳拟合。给出了两个设计实例 ,其中幅度响应每倍频程衰减 6 d B的滤波器 ,可以用于模拟水声阵列接收的宽带海洋噪声 ,而高精度时延的滤波器 ,则可以实现波束形成中所需要的非整数倍采样间隔的时延。

基于自适应遗传算法FIR数字滤波器优化设计

FIR数字滤波器优化设计的目标是对滤波器理想性能的逼近。遗传算法是一种模仿生物进化过程的全局优化概率搜索算法,它提出了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,且不依赖于问题的领域和种类,在此将自适应的遗传算法应用于FIR数字滤波器的优化设计,通过评价种群的"早熟度"来自适应调整交叉率和变异率,提高了遗传算法的搜索效率。计算机仿真结果证明,该算法能够获得满意的滤波器性能。

神经网络在4型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究

提出了一种新的基于神经网络的FIR线性相位数字滤波器的自适应优化设计方法 .根据 4型FIR滤波器的幅频响应特性 ,构造出一个相应的神经网络模型 ,并建立了FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法 .该算法通过训练神经网络权值 ,使设计的数字滤波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差平方和最小化 ,从而获得FIR线性相位数字滤波器的脉冲响应 .提出并证明了该算法的收敛定理 ,给出了FIR高阶多通带滤波器自适应优化设计实例 .计算机仿真结果表明 ,该算法计算精度高 ,收敛速度快 ;用该算法设计的高阶多通带滤波器 ,其幅频响应的阻带衰减很大 ,而通带波动很小 .

一种基于梯度信息的自适应FIR滤波器的设计

从惯性测量的应用需求出发,设计了一种基于梯度信息的自适应FIR Finite Impulse (Response)滤波器,这种自适应滤波器依照信号的梯度信息自动修正滤波器的滤波因子,从而具备自适应消噪功能。实验表明,这种滤波器较普通的 FIR 滤波器有更好的消噪能力。

基于自适应遗传算法的FIR滤波器优化设计

针对FIR滤波器设计中频率采样法存在过渡带样本值的优化问题和查表法无法保证数据是最优的问题,利用自适应遗传算法确定过渡带样本值。对过渡带取1个或2个样本值的频率采样法进行了仿真,实验结果表明,基于自适应遗传算法设计的FIR滤波器性能相比查表法有了较大的改善,比基本遗传算法具有更好的收敛性能。

3型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究

本文详细讨论了3型线性相位滤波器幅频特性与正弦基神经网络算法间的关系,提出了该算法的收敛定理,给出了有限脉冲响应(FIR)高阶多通带滤波器自适应优化设计算法及实例。计算机仿真结果表明了该算法在FIR高阶多通带滤波器的有效性和优异性能。

基于快速FIR算法的自适应滤波器的VLSI实现

[目的]自适应滤波器能根据优化算法来自动调整传递函数,是一种强大的自适应系统,在信号处理、通信、雷达、声呐、地震学、导航系统和生物医学工程等领域有着广泛应用。随着集成电路工艺技术的发展,电路功耗显得尤为重要,可提升收敛特性和吞吐率。[方法]本研究提出一种基于快速FIR算法的3并行延时LMS自适应滤波器的架构,设计一种新颖的硬件高效架构,用于并行自适应3条支路的权重更新。与传统滤波器结构相比,并行滤波器具有更高的吞吐率和更低的功耗。为提高自适应数字滤波器的收敛特性,从三条权值更新支路中选择一个具有更好系统性能的分支。采用细粒度的算术运算单元和重定时技术,能有效降低关键路径的延时。[结果]从ASIC综合结果可知,与现有最佳结构相比,本研究所提出的3并行9抽头滤波器架构的功耗降低近16%,面积延时积(ADP)降低近11%。[结论]本研究所提出的架构设计具有重要的实践指导意义。

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中，最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法．但用此法设计时必须小心地选择迭代步长，同时还可能遇到梯度噪声放大问题．文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法．它用经过改进的归一化最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位，且克服了梯度噪声放大问题，同时也不必选择步长．进一步的改进使它的计算更高效。

基于自适应FIR滤波器的抗干扰ASIC设计

本文简要介绍了自适应滤波器的原理,并以窄带抗干扰系统中的LMS算法自适应FIR滤波器为研究对象,采用MATLAB软件进行仿真,结果表明该滤波器针对窄带干扰时,相对于传统方法有着更好的抑制效果。另外,在ASIC实现时,可以在最小的面积上获得所需的速度。

一种基于FIR的自适应滤波器LMS算法设计与实现

本文根据自适应滤波器的原理,对LMS算法进行了讨论。并且在MATLAB环境中实现了一种基于FIR横向结构的自适应滤波器LMS算法,对算法在收敛速度方面进行了分析,并且分析了收敛参数μ取值原则及对算法收敛性能的影响,计算机仿真结果与理论分析相一致。

粒子群优化算法在FIR数字滤波器设计中的应用

本文针对有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数优化问题,提出了一种用粒子群优化算法(PSO)设计FIR数字滤波器的方法.首先将滤波器的设计问题转化为滤波器参数的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得参数的最优化.FIR数字低通、带通滤波器设计实例证明了该方法的有效性和优越性.

特定频率响应FIR滤波器的设计及其在水声中的应用

在水声信号处理中,有时普通滤波器不能够满足应用要求,需要利用具有任意的给定频率响应的滤波器。本文利用自适应方法设计具有给定频率响应的FIR滤波器,并将该方法设计的滤波器用于产生宽带信号的精确时延信号和进行时域宽带波束形成,使用效果较好。该类滤波器使用非常有效,而且计算量小,易于工程实现。

数字FIR滤波器的MATLAB设计

介绍了数字滤波器的设计基础和利用窗函数设计ＦＩＲ滤波器的方法，运用ＭＡＴＬＡＢ语言实现了带阻和低通ＦＩＲ滤波器的设计与仿真。

基于琼斯矩阵的FIR晶体光滤波器设计方法

FIR晶体光滤波器由夹在两个偏振片之间的N个厚度相同的晶片构成,设计过程中需要根据要求的频率响应求出各个晶体波片的光轴方向和输出端偏振片的通光方向.提出了一种基于琼斯矩阵的反向递推设计方法.FIR晶体光滤波器的琼斯矩阵是各个晶片以及偏振片琼斯矩阵的乘积,利用这一关系可以建立简单的反向递推关系,并计算出与输出偏振分量对应的正交偏振分量,通过迭代运算确定所有元件的角度参数.实例设计的结果与使用其它方法得到的结果一致,设计过程简单.

FIR数字滤波器设计的复数神经网络方法

ＦＩＲ滤波器的设计是数字信号处理中的一个重要问题，神经网络则在优化设计方面显示了其良好的应用前景，但目前大多数应用均限于实数神经网络的情形．本文针对ＦＩＲ数字滤波器的设计问题，构造了具有复数状态、输出、联接权和偏置输入的Ｈｏｐｆｉａｌｄ网络，给出了网络的计算能量函数，并证明了算法的收敛性．通过近似线性相位、非共轭对称频响ＦＩＲ滤波器的设计实例表明，本文的工作对推广复数神经网络的应用与寻求更为复杂的ＦＩＲ滤波器设计的新方法均作了有效的尝试．