基于Adam算法的LMS优化

虽然传统的LMS算法简单有效,但它的收敛速度较慢,容易受到初始权值选择和步长设置的影响。为了解决这个问题,我们引入了Adam算法的自适应学习率特性到LMS算法中。Adam算法通过一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(variance)来估计梯度的均值和方差,并根据这些估计值来调整学习率。这样可以对梯度下降的方向和速度进行更精细地控制。通过Adam算法对LMS优化,LMS算法在更新权重时能够更加高效地利用梯度信息,从而提高训练速度和收敛性能。此外,优化后的算法还具有一些超参数,如beta1、beta2和eps等,需要根据具体的应用场景和数据特点进行调节,以获得最佳的优化效果。仿真结果表明优化方案比传统LMS算法在收敛过程中的震荡要更小。

基于改进变步长LMS算法的谐波电流检测法

针对传统基于瞬时无功功率理论谐波电流检测中的二阶低通滤波器无法同时满足检测精度和响应时间的问题,提出了基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法(IVSSLMS)的低通滤波器提取p轴和q轴中直流分量的方法;将两个谐波电流的间隔时间通过适当的调节采样间隔次数来延长,目的是为了达到高次谐波的自相关性能迅速降为零。从理论上分析了算法性能的优越,给出了参数的取值,并在simulink中搭建了仿真模型,仿真实验结果表明,改进后的低通滤波器直流分量的跟踪速度提升了一倍,得到基波正弦波形的THD值下降了0.37%。并得出以下结论:在同样输电条件下,采用改进变步长LMS算法构成低通滤波器加快了直流量的跟踪,提取的基波分量更加接近于理想波形,提升了谐波检测的瞬时性和准确性。

水稻类病变突变体lms1的表型鉴定与抗病分子机制分析

类病变突变体是研究植物细胞死亡和抗病分子机制的重要遗传材料。通过辐射诱变粳稻品种武运粳7号,获得一个少见的抗病性下降的类病变突变体lms1(lesion mimic and disease susceptible mutant 1)。与野生型相比,该突变体叶片自发出现红褐色斑点,其株高、穗长、每穗粒数以及单株产量降低,但千粒重增加;对水稻白叶枯病的抗性显著下降,组织染色表明突变体的叶片中存在明显的细胞死亡以及活性氧的过量积累。遗传分析表明,lms1突变体的表型受单隐性核基因控制,利用图位克隆技术将lms1基因精细定位于水稻9号染色体Indel7和Indel8两个分子标记间,物理距离为62 kb。定位区间内候选基因的PCR扩增测序结果表明,其中一个编码泛素羧基末端水解酶的OsLMP1(Lesion Mimic Phenotype 1)基因第1个外显子中插入了一段长度为654 bp的序列,导致其蛋白翻译提前终止。利用蛋白组学技术分析了lms1突变体与野生型对照的蛋白积累水平,共鉴定到19个差异蛋白(7个上调、12个下调),主要参与氧化还原、叶绿素合成、光合作用等代谢途径。上述结果为进一步研究OsLMP1基因的功能及其调控细胞程序性死亡与抗病性的分子机制提供借鉴。

淘宝直播带货营销话术对消费者购买意愿的影响机制研究——基于LMS有调节的中介模型的实证

本研究基于LMS有调节的中介模型,从淘宝直播带货营销话术中的认识话术、认同话术和认购话术出发,围绕认知、情感、关系型心理契约、交易型心理契约构建理论模型。用Mplus软件执行潜调节结构方程的有调节的中介结构方程分析,旨在探究心理契约调节作用下,淘宝直播带货营销话术对消费者购买意愿的影响机制。研究结果表明:(1) 关系型、交易型心理契约在认识、认同、认购话术→认知→情感→消费者购买意愿的关系路径中存在调节作用。(2) 在关系型、交易型心理契约的调节作用下,认知、情感在认识、认同、认购话术→消费者购买意愿的关系路径中存在中介作用。根据实证结果,可以得知在关系、交易维度上淘宝直播带货营销话术对消费者认知、情感、购买意愿的影响机制,为淘宝电商主播及企业主播的直播营销提出相关建议。

基于自适应LMS算法的跨声速风洞模型系统辨识

针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。

基于LMS算法的短波通信数据干扰控制技术

短波通信原理简单,已广泛应用于大型无线通信系统。但在实际应用中,很多因素会影响短波通信,造成数据干扰,因此应采取有效的控制措施。基于此,分析短波通信的基本内容与主要特点,并在剖析短波通信干扰的基础上,分别从短波通信信号特征提取、干扰数据识别、数据干扰控制及实验测试4个方面,探讨基于最小均方(Least Mean Square,LMS)的短波通信数据干扰控制技术。

利用LMS设备对制动Moan噪音的排查

文章介绍了常见的制动噪音的类型,以及LMS系统在制动噪音排查上的应用。并通过介绍某一新能源车型开发过程中Moan噪音的解决,详细介绍LMS设备在制动噪音上的排查过程和导致噪音的原因,改善了车辆的制动NVH性能,提高了产品竞争力。

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。

基于LMS Virtual.Lab调相机机房噪声仿真分析

特高压直流输变电工程以其输送距离长、送电容量大、传输稳定性优良、可以灵活控制等各种优势在电力传输领域具有广阔的应用前景。其中,调相机作为直流输变电工程的重要组成部分,可以改善电网功率因数,维持电网电压水平。目前,调相机本体的噪声问题影响着电网工人、周边居民的身心健康,对周边声环境造成污染,已经成为直流电网建设快速发展的重要挑战。因此研究调相机机房内外声场的分布对于噪声控制意义重大。根据声场有限元方法,在LMS Virtual.Lab中建立调相机机房声场仿真模型,并计算得到换流站调相机机房声场分布。之后通过与实测数据进行对比,验证仿真方法的准确性,并对模型进行优化改良,研究成果可以对调相机机房的后续降噪措施提供相应理论模型基础。

基于System Generator的跳频通信系统LMS干扰对消算法实现

针对用于解决无线通信系统与其他用频设备之间电磁兼容(EMC)问题的LMS自适应干扰对消算法,利用System Generator对其进行了建模和仿真,在定频情况下证明了模块的正确性和有效性.将其应用到所建立的跳频通信系统中进行仿真,得到了不同定点数精度下信噪比-误码率曲线,据此分析了不同定点数精度的算法对抗干扰效果的影响,认为只有定点数精度高于阈值时,抗干扰模块才能对通信系统的通信质量有较大提升.

MI-NLMS adaptive beamforming algorithm for smart antenna system applications

A Matrix Inversion Normalized Least Mean Square (MI-NLMS) adaptive beamforming algorithm was developed for smart antenna application. The MI-NLMS which combined the individual good aspects of Sample Matrix Inversion (SMI) and the Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithms is described. Simulation results showed that the less complexity MI-NLMS yields 15 dB improvements in interference suppression and 5 dB gain enhancement over LMS algorithm, converges from the initial iteration and achieves 24% BER improvements at cochannel interference equal to 5. For the case of 4-element uniform linear array antenna, MI-NLMS achieved 76% BER reduction over LMS algorithm.

基于LMS的三阶Volterra自适应滤波器的时间序列数据预测算法的研究

为了确保工业复杂系统运行过程中的安全性和可靠性,对生产过程中的非线性数据进行预测分析成为一种有效手段。为了提高时间序列数据预测准确性,提出基于非线性归一化最小均方算法(LMS)的三阶Volterra自适应滤波器预测算法。首先针对时间序列数据的预测问题,利用有限项记忆单元的三阶Volterra级数对复杂系统运行数据进行预测。针对权重初始值会严重影响预测效果的问题,采用LMS自适应滤波算法对滤波器系数进行在线更新,对未来时刻的数据进行预测。最后利用联合循环发电厂数据对该预测算法进行实验,火电厂运行数据的预测值和实际观测值之间的误差很小,说明基于LMS的三阶Volterra自适应预测算法具有较好的预测效果,能够为实际的预测及控制提供有利的依据。

一种用于毫米波探测系统的变步长LMS-AGC方案

在毫米波探测系统中,自动增益控制(AGC)是信号处理系统的关键技术之一,其作用是应对大动态范围的中频信号接收。本文阐述了一种数字自动增益控制(DAGC)的实现方案,通过对中频信号的数字采样进行处理,采用基于平均功率参量的变步长LMS-AGC自适应算法,将自适应滤波器的变步长思想应用到AGC方案中,并对其步长算法进行优化。通过对比普通功率检测自动增益控制和固定步长LMS-AGC方案,本文提出的变步长LMS-AGC方案具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。

基于SystemVue的LMS自适应滤波器设计及其FPGA实现

本文介绍了一种基于FPGA的LMS自适应滤波器实现的新方法 ,通过LMS算法以及FIR滤波器原理,详细地介绍了用SystemVue进行系统的设计以及算法的仿真,并使用其Code Generator功能产生了Verilog HDL代码,经过ModelSim进行RTL级仿真后在FPGA上实现。

箕舌线变步长LMS/F算法数字域自干扰消除研究

自干扰消除技术是实现带内全双工(IBFD)通信的重要前提,其中数字域自干扰消除是带内全双工通信系统中硬件复杂度最低、灵活性最高的自干扰消除技术,并且是自干扰消除的最后一道防线。然而,其消除能力仍需提升,主要是如何处理收敛速度和稳态精度之间的平衡,并且还要具备突变信道的自适应能力。文章提出了一种新的全双工系统的数字自干扰消除方法,发射链路采用数字、模拟预失真技术消除功率放大器的非线性失真,使用辅助接收链获取发射链路信号副本,在数字域中利用重构自干扰信号副本消除接收信号残余自干扰信号和功率放大器残余非线性失真,并通过在接收链与辅助接收链之间共用一个振荡器消除部分接收机相位噪声。仿真表明,该方法与已有变步长LMS消除方法相比,在信噪比为5 dB的条件下,能够在提高收敛速度的同时获得优于变步长LMS方法的消除能力。

基于LMS Virtual Lab对多孔同心式液压脉动衰减器的优化研究

多孔同心式液压脉动衰减器采用穿孔管作为压力脉动的衰减部件,通过改变穿孔管的阻抗特性,避开系统的流固耦合谐振点。传统的衰减器在低频段衰减效果良好,但在中频和高频效果欠佳。通过改变穿孔管内部穿孔段的孔径、管壁厚度、穿孔率来优化衰减器在中频和高频段的衰减效果。在LMS Virtual.Lab Acoustics的管道声学有限元模块中应用了传递导纳函数,通过常温下衰减器的传递损失计算,得到衰减器在中频和高频段良好的衰减性能,并通过两负载法进行实验论证。

基于LMS-SPWVD的非平稳振动信号时频分析方法

针对SPWVD存在中心信号频率能量发散、干扰信号能量波形及模态混叠现象未得到有效抑制的缺点,提出一种最小均方滤波算法(LMS)和平滑伪维格纳威尔分布(SPWVD)相结合的时频分析方法(LMS-SPWVD).首先,采用LMS算法对模拟非平稳振动信号测试函数进行抑噪处理,获取最优输出信号测试函数时域波形;然后采用SPWVD对最优输出信号测试函数时域波形进行分析,构建LMS-SPWVD算法时频分布模型;最后将该方法与SPWVD、LMS-STFT、LMS-WVD进行对比。结果表明,该方法具有较好的时频分辨率与时频聚集性、模态混叠及干扰信号抑制效果。

一种新的变步长LMS算法及其在语音降噪中的应用

作为一种经典的自适应滤波算法,LMS算法在语音降噪领域有着广泛的应用。为解决经典的LMS算法在步长选取时收敛速度与稳态误差无法兼顾的短板,以对数函数为原型提出了一种新的变步长LMS算法,分析了该算法模型的机理并寻找了最佳参数取值。对比测试结果证明,与现有算法相比,该算法在收敛速度与稳态误差方面均有较好的表现,将该算法应用于语音降噪,也取得了良好的降噪效果。

基于Adagrad算法的LMS步长优化

针对LMS算法收敛速度慢、滤波误差大的问题,本文采用Adagrad算法对LMS算法进行了改进。改进的算法开始是激励收敛,然后逐渐变成惩处收敛,用此方法来改进LMS算法中收敛速度和稳态误差两者之间存在的矛盾。改进的算法在迭代步骤中使用Adagrad算法中累积误差和的方式来更新步长代替LMS算法中的固定步长,最终改进的算法具有加速收敛和同时减少稳态误差的双重效果。