基于自适应NLM算法的地震勘探随机噪声压制研究

针对地震信号中有效信号数据存在重复性与冗余信息较多等特点,对比分析了传统的NLM算法与改进后的自适应NLM算法对地震勘探随机噪声压制,研究了不同SNR下的模拟地震信号以及两种方法去噪后的MSE和SNR对比,研究得出:当采用传统的NLM算法时,由于整个地震数据信号只利用一个滤波参数,忽略了信号区域内的不同噪声强度与结构特性,效果不佳;而采用自适应的NLM算法的滤波方法,能够较好的实现滤波的效果,模拟仿真信号与真实地震信号的滤波效果,有效验证了改进算法的自适应NLM算法对地震勘探随机噪声具有较好的压制去噪作用。

一种基于改进NLMS的多雷达主瓣干扰抑制方法

远程探测场景下弹载主瓣干扰因与目标角度间隔小,单站抗干扰方法性能下降严重。多雷达通过合理布站可有效“分辨”目标和干扰,被认为是可有效抑制主瓣干扰的途径。针对当前多雷达抗主瓣干扰方法普遍存在收敛速度慢的问题,提出一种基于改进归一化最小均方(NLMS)的多雷达对消抗主瓣干扰方法,并通过理论推导给出了其应用条件。该方法通过定义消散因子实现对步长的自适应控制从而达到快速收敛的目的,仿真结果表明该方法在收敛速度及收敛后均方误差(MSE)上具有明显优势。最后通过外场试验进一步验证该方法的性能,在满足布站条件且干噪比≥30 dB的前提下,信噪比改善可达19 dB以上,具有较高的应用价值。

基于动量NLMS算法的发动机主动悬置振动控制仿真

发动机是整车NVH特性的重要影响因素,但现有主动悬置控制算法仍存在收敛速度慢、控制效果差等缺点,因此设计了基于动量NLMS的主动悬置控制算法,建立了仿真模型,分别基于混频振动信号和采集的发动机激励产生的加速度信号开展仿真研究。结果表明,对于模拟的的混频振动信号,该算法具有收敛速度更快、能大幅削减加速度峰值的优点。对发动机激励信号峰值有最大约54 d B的降低,加速度总体有约29 d B的控制效果,与经典LMS、NLMS算法相比均有明显的优势。

基于NLM的图像三维去噪算法

随着信息化的发展,对于信息的获取已经不再局限于文字,数字图像已经成为人们生活中不可缺少的信息来源。但是在图像的获取中,图像的质量、准确性、效果就成为了探讨的话题,因为只有好的图像才能发挥其作用。在实际的图像获取中,因为各种原因导致图像会被噪声污染,影响人们对图像信息的提取。本文以此问题来进行探讨,结合已有的研究成果和自己的知识,分析采用NLM算法基础上实现图像三维去噪。

基于去相关NLMS算法的自适应回波抵消

在NLMS算法的基础上,从语音信号相关性的角度出发,提出了一种去相关NLMS算法(DC-NLMS).该算法收敛速度快,稳态失调小,计算量与NLMS算法相当,克服了APA算法收敛速度快但计算量大的缺陷.计算机仿真结果表明,DC-NLMS算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于NLMS算法、APA算法以及文献[7]中的算法.

变步长NLMS自适应滤波算法研究

将步长因子μ与误差信号e(n)之间的一种非线性函数关系引入归一化最小均方(NLMS)自适应滤波器,提出了一种变步长NLMS算法。与一些已有算法相比,算法的步长因子易于设计和控制,对于有色输入信号,能够得到较快的收敛速度和较低的稳态失调。仿真结果和理论分析相一致,证实了算法的有效性。

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。

基于补偿因子自适应的NLMS多媒体播放算法

基于线性预测的媒体播放算法由于其复杂度低、易实现,在网络多媒体应用中大量使用,其中采用最小均方差估计的NLMS算法精确度较高.首先对NLMS算法和改进的NLMS算法进行了分析,针对算法中补偿因子因网络抖动剧烈而导致补偿过大的问题,提出了β因子自适应的NLMS算法,采用补偿因子系数β随网络变化以及预测误差情况自适应调整的方法,对NLMS算法作了进一步改进,明显地减小了端到端延迟均值和丢包率.试验结果验证了算法改进的有效性.

基于改进NLMS算法的回声消除器研究与DSP实现

介绍一种基于改进的可变步长规格化最小均方差(NLMS)回声消除算法研究和它的DSP实现。采用TMS320VC5402作为处理单元,设计并实现了用于电话会议终端的回声消除器,取得了较好的效果。

采用块更新和NLMS算法的线性回波消除器实现

描述采用16位定点DSP处理器TMS320C54X系列实现线性回波消除器的方法。详细讨论两种不同的自适应横向回波消除滤波器的具体实现,即块更新和归一化最小均方法 NLMS(随机梯度法)。给出LEC两种实现方式内核代码周期数及内存要求的估值,测试并记录LEC两种算法基于抽头数和迭代步长的误差输出。结合DSP芯片的特征,该方法充分有效地利用了其软硬件资源。经验证,该方案易于实现和控制,性能以及可靠性均得到大幅增强。对于两种算法的选择,应在实际的电话网络环境中,根据工业标准测试作最终判断。

NLMS算法波束形成性能的研究

通过智能天线中的自适应波束形成技术可自动跟踪有用信号和抑制干扰。文中探讨了自适应波束的形成原理,并运用NLMS自适应算法得出了最优权向量,然后通过仿真分析了天线阵列的结构尺寸、入射信号以及信干比SIR对NLMS算法波束形成器性能的影响。

基于EXP_NLMS算法的MIMO自适应均衡器设计方法

MIMO自适应均衡器的作用是通过校正和补偿时变信道来减少码间干扰,因此通过智能算法来优化其控制参数的方法十分必要.本文对基于指数函数的变步长LMS(EXP_NLMS)算法进行了研究,并将其应用到MIMO自适应均衡器设计中,用于控制参数的智能自适应更新.通过基于归一化最小均方(NLMS)算法和EXP_NLMS算法的MIMO自适应均衡器性能进行仿真和对比分析,得出结论,针对MIMO自适应均衡器的设计,EXP_NLMS算法相比NLMS算法收敛速率更快,收敛后更加稳定,效果更好.

浅谈基于CUDA的NLM图像去噪算法

本文针对NLM图像去噪算法可并行化计算的特点,在CUDA平台下对其进行加速,达到了实时的效果。

应用于助听器的带限NLMS反馈抑制算法及硬件实现

文中提出了一种应用于数字助听器的基于前置高通滤波的带限NLMS(Band-limited Normalized Least-Mean-Square)自适应反馈抑制算法.与传统NLMS算法相比,该算法通过前置滤波器滤除输入信号中不可能产生自激振荡的频率部分,提高了算法性能.仿真结果表明,在降低系统失准系数(WEVN),提高收敛稳定性和提升反馈信号抑制比(SFR)等方面都有显著改善.此外,文中给出了该算法的硬件实现架构.在系统1MHz工作频率条件下,该模块后仿功耗仅为127μW.

基于PN序列和改进NLMS算法的直放站回波抵消

在数字直放站中,由于直放站发射天线会接收到自己发出的信号,形成同频干扰,严重影响信号质量,天线隔离的效果是不够理想的。采用自适应回波消除技术,用PN序列和改进的NLMS算法,并在FPGA上实现,仿真结果表明,能够很好地估计出回声信道。

基于NLMS的AEDA声源估计优化算法

针对传统的自适应特征值分解(AEDA)的延估计算法收敛时间慢的问题,提出一种改进的AEDA自适应算法,该方法将归一化最小均方法与AEDA相结合,加快了收敛速度,使其可应用于信号的实时处理.实验结果证明,在真实声场中,该算法能够用于声源定位.

基于NLMS算法的风送式喷雾机窄带有源降噪仿真研究

【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。

基于NLMS算法的功率放大器预失真算法研究

针对基于LMS算法的功率放大器自适应数字预失真技术收敛速度较慢的问题,文章提出了一种基于归一化LMS算法(NLMS)的数字预失真算法,用变步长方法来缩短其自适应收敛过程,能够有效地提高预失真收敛速度,加快表格更新速度。仿真结果表明NLMS算法相较于传统的LMS算法预失真效果更加理想。

一种基于多项式函数的VSSNLMS算法

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。

基于改进NLMS算法的谐波电流检测方法

针对传统NLMS算法在谐波电流检测中存在的动态响应速度和稳态精度的平衡问题,本文提出了一种基于动量项最小均方(MLMS)理论的NLMS算法的谐波电流检测方法。该算法在利用固定的小步长参数来保证高的稳态精度的同时,通过调整动量项来加速谐波检测响应速度,很好的解决了上述的平衡问题。仿真结果验证了该方法的有效性。