混响背景下基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS滤波算法

针对强混响背景下经典的最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法难以有效地实现信混分离的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS算法。首先将混响信号和自适应LMS滤波算法中的参考信号进行分数阶傅里叶变换,寻找最优变换域,并在分数阶域进行带通滤波,然后将得到的信号进行分数阶傅里叶反变换,最后将基于正态分布曲线的变步长LMS算法应用于此混响条件下进行滤波。仿真和海试数据验证结果表明,在信混比为0 dB的情况下,算法仍可以有效地滤除混响,使信混比提高6 dB。

基于自适应LMS滤波算法的一起电力设备异响诊断应用

介绍了自适应LMS滤波算法的原理,采用了该算法,进行了变电站内运行中电力设备异响的诊断,找到了异响故障点,并排除了故障。

基于变步长凸组合LMS自适应滤波高原动态血氧检测系统设计

针对基于光电检测方法的血氧仪只能在静止状态下测试血氧饱和度(血氧)的问题,提出一种基于变步长凸组合LMS自适应滤波动态血氧检测方法。方法对原始光电描记脉搏波信号经预处理后,通过固步长与变步长LMS自适应算法组合,以三轴加速度计采集信号作为运动噪声参考信号,获得理想脉搏波信号再准确计算血氧值。在此基础上,开发了一套基于物联网的穿戴式高原血氧检测系统,经过模拟正常行走及在不同海拔条件下测试,最大误差不超过4%,验证了算法的有效性和准确性。结果显示,基于物联网的血氧监测系统对于高原旅游中高原反应的实时监测与提醒具有实际意义。

阻尼器测试试验台的新变步长LMS自适应滤波器设计

【目的】提升阻尼器测试试验台的控制品质,进而得到更好的被测阻尼器参数曲线,需要对试验台反馈数据进行滤波提取。【方法】课题组通过对传统LMS自适应滤波器的研究,针对其步长选值问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的变步长LMS算法,进而进行了新变步长LMS自适应滤波器设计。并通过Tent混沌映射优化了SSA算法在LMS自适应滤波器中的使用,加强了该算法的跟踪和收敛能力。【结果】仿真结果表明,优化后的算法较优化前误差总值下降约75.72%,优化效果较为显著。同时,相较于其他文献中的LMS自适应滤波算法,本设计中的算法能在快速收敛的同时保持较低的稳态误差,误差总值下降约35.17%。【结论】经过Tent混沌映射所得出的SSA算法初始种群能够提高LMS算法的跟踪能力、收敛速度和稳态精度。课题组设计的滤波器表现良好,具有较强的跟踪能力和稳态精度在低范围的保持能力,为阻尼器测试试验台性能优化和反馈数据的滤波提取提供了新的思路和方案。

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。

基于LMS自适应滤波算法的电力变压器有源降噪系统

为了有效抑制电力变压器产生的高分贝低频噪声,针对变压器有源降噪系统开展了相关研究。结合实验条件,在分析变压器噪声时域及频域特点的基础上,合理选择了有源降噪系统类型。通过仿真和理论分析了收敛系数、滤波阶数以及系统采样频率对有源降噪系统采用的LMS自适应滤波算法收敛性、稳定性以及降噪效果的影响。搭建了变压器噪声在线监测及有源降噪软件控制平台,并针对变压器噪声特点合理选择了硬件系统设备。结果表明,在变压器噪声有源降噪实验中,噪声低频区域降噪效果显著,在误差传声器处取得了5-10 d B的降噪效果,平均声能量密度下降了68.38%-90%,验证了LMS算法的有效降噪性,以及所构建的有源降噪系统对变压器噪声在线监测与抑制的可靠性。

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 .

基于LMS自适应滤波的零序电流去噪研究与实现

小电流接地系统可根据线路零序电流的相量特征对故障进行判别定位,但由于配电网结构复杂,单相接地故障具有多样性,某些情况下由故障产生的零序电流会非常小,此时系统中存在的噪声和干扰信号对其影响不能忽略,如不加以滤除,可能会有较大的测量误差,导致定位方法失效。对系统正常运行状态下的噪声和干扰信号进行了定量分析,提出基于LMS自适应滤波技术的零序电流去噪方法,并利用System Generator软件对其进行了系统建模与仿真,最后提出了一种基于FPGA的零序电流硬件去噪实现方案。

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标 ,根据路面 -车辆系统的特点 ,提出一种在线可调整的模糊控制算法 ,利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子 ,改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型 ,以路面信号作为激励源 ,进行悬架系统的振动控制研究 。

LMS自适应滤波在航空瞬变电磁信号去噪中的应用

以LMS自适应滤波理论为基础,借助Matlab编程软件成功滤除了航空瞬变电磁信号中的噪声,为航空瞬变电磁信号的后期正反演研究提供了可靠的数据。通过实验证明,LMS自适应滤波器能够合理、有效地去除天电噪声和地质噪声。

维纳滤波器与LMS自适应滤波器性能比较

本文主要介绍了滤波器的基本原理,对维纳滤波器和LMS自适应滤波器的原理进行了分析和比较,并利用MATLAB软件完成两者滤波效果的仿真,结果显示了LMS滤波器良好跟踪和调整的自适应能力。

一种基于自适应滤波的VFRM无位置传感器控制

可变磁通磁阻电机(variable flux reluctance machine,VFRM)的空间磁链谐波和逆变器非线性等因素会在扩展反电动势中产生谐波,进而降低无位置传感器的控制精度。为解决此问题,首先通过构建双曲正切函数滑模观测器,减小传统滑模观测器造成的高频抖振和相位延迟;然后分析了扩展反电动势谐波对转子位置估计的影响,并在此基础上提出了一种变步长最小二乘(least mean square,LMS)自适应滤波算法,准确地提取了扩展反电动势的基波分量,提高了转子位置和转速的估计精度。实验结果表明,所提算法与传统定步长LMS自适应滤波算法相比具有更好的控制性能。

DSP环境下新的变步长LMS自适应滤波算法

基于解决固定步长的LMS算法收敛速度快与均方误差小两个性能指标无法兼顾的目的,提出一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,采用步长因子调整变步长的方法,建立u因子与超量误差信号之间的非线性函数关系,从而实现自适应滤波。通过TMS320C5509A平台进行实测数据试验可以得出,本文算法能在低信噪比的条件下对信号进行滤波保持较高性能,同时具有收敛速度较快和稳态误差较小的优点,在雷达信号处理行业中应用广泛。

LMS自适应滤波算法改进及其在连线干涉测量中的应用

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。连线干涉测量以载波时延为测量量,所以其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,而该性能主要受近载频噪声的影响。提出采用LMS自适应滤波算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出基于LMS自适应滤波算法的相位估计方案,并分析其可行性和存在的问题;然后提出基于余弦函数的改进LMS自适应滤波算法,最后将改进算法应用于CEI测量仿真和观测试验中。蒙特卡罗仿真和实测数据处理表明,改进的LMS自适应滤波算法优于原算法,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分相位估计精度提高了约一倍,这在航天测控中具有重要意义。

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。

基于级联型LMS自适应滤波PPG信号心率估算

为了提升LMS自适应滤波器对光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号的运动伪差降噪效果,进而提高滤波后PPG信号估算心率值的精度,在单级LMS自适应滤波的基础上,提出一种基于级联型LMS自适应滤波在PPG信号心率估算方法。首先对PPG信号进行带通滤波降噪;然后引入与PPG信号同步采集的三轴加速度信号,分别构成三通道自适应滤波器的输入信号,并利用该滤波器滤除运动伪差;最后用谱峰追踪算法估算心率值并利用三点平均算法优化心率值,以分析对比滤波效果。仿真结果表明,在滤除运动伪差效果上该方法比单级LMS自适应滤波更好。

LMS自适应滤波器在雁淮特高压直流工程交流滤波器保护系统中的应用研究

以雁淮直流输电工程交流滤波器保护系统的不平衡电流校正为研究对象,介绍了C1高压电容器组的结构和不平衡保护的原理。阐明了不平衡电流校正的重要性和意义,指出传统方法所使用的初始不平衡电流不充分考虑其相位和幅值的波动,将其作为恒定值是不合理的。针对初始不平衡电流的随机性,介绍了LMS自适应滤波器的原理和特性,并将其在HCM3000平台中进行了实现。研究并给出了滤波器关键参数,阐述了在具体工程应用中的使用方法。工程数据验证了设计的合理性和性能的优越性。

基于LMS自适应滤波的PCM/FM信号解调方法

通过分析PCM/FM信号特性,利用LMS自适应滤波算法跟踪信号频率,检测误差信号包络,实现信号解调。通过分析影响解调性能的关键参数,基于蒙特卡洛仿真得到相应的最优参数。与传统的叉积鉴频解调相比,基于LMS自适应滤波的PCM/FM信号解调方法抗干扰能力更强,且实现较为方便,具有一定的应用价值。

基于LMS算法的自适应滤波器性能分析

论文主要介绍了维纳滤波器、卡尔曼滤波器、LMS自适应滤波器的特点及应用,并以维纳滤波器作为非递归型滤波器的代表,与递归型滤波器LMS自适应滤波器就Matlab仿真的滤波效果进行比较,LMS自适应滤波器更适合对未知模型系统中变化的信号进行滤波。并对自适应滤波器中LMS算法的应用领域进行介绍。

基于n阶LMS自适应滤波的改进型谐波检测方法

通过分析多种谐波检测方法,提出一种FBD法和ip-iq法相结合的谐波电流检测方法 ,并对低通滤波环节进行改进。首先设计了一种在三相四线制系统中计算相对简单的谐波电流检测方法,在降低算法复杂性的同时保障了灵活性;其次使用添加了闭环回路的n阶LMS自适应滤波算法模块替代低通滤波器模块,能把测得的基波电流反馈到输入电流中,增强了滤波环节的跟踪速度和动态特性;最后通过仿真验证了改进的谐波电流检测方法的优越性和精确性。结果表明,该方法具有较高的应用价值。