基于VSLMS算法的标本化FBG的相位结构的控制

利用标本化光纤光栅(SFBG)设计实现的横向滤波器能够任意地实现各种光信号处理,但在制作SFBG过程中的相位误差问题会直接影响到滤波器的性能。因此,应用变步长最小均方算法(VSLMS)对存在相位误差的SFBG进行解析,提出利用在相邻FBG之间用紫外光照射改变光纤纤芯屈折率,进而控制SFBG的相位误差。研究通过实验测得了UV脉冲数与相位修正量的关系,利用该测量结果即可实现制作SFBG时对相邻子FBG间的相位的精确控制。

无线OFDM系统的射频功率校准算法

通过对比传统的LMS算法和VSLMS算法,结合RF功率信号的实际偏差,提出了一种新的变步长LMS算法,并且分析了不同步长条件下算法的稳态效果和收敛速度。在对射频系统建立准确的系统模型的基础上,采用所提出的算法,通过对步长的约束使权值趋向最优值。理论分析与计算机仿真结果表明,所提出的新的变步长LMS算法比传统的LMS算法和VSLMS算法具有更优的效果。

改进的LMS算法对二阶信号的线性预测

由于现代信号技术的快速发展,自适应滤波的理论已成为其重要的组成部分。自适应滤波的处理范畴一般为随机信号,并且具有处理复杂信号的功能,其中自适应滤波的算法决定着滤波性能的好坏。这已经成为了当下信息技术研究领域的热门课题。本文将在论述自适应滤波性能的基础上,对相关算法进行介绍。通过改变步长因子的方式得到了改进的LMS算法,即NLMS算法、VSLMS算法。本文将根据这三种算法对二阶信号预测的性能进行对比分析。并且综合理论分析使用Matlab软件平台建立模型进行仿真检验,从信号的收敛速度、稳态误差、输出波形等方面进行对比,从而得出最优滤波。

基于组合算法的语音降噪研究

在语音信号处理领域,子空间降噪算法和自适应算法是经常被用来处理信号的技术手段。分析和研究VSLMS自适应滤波算法和子空间变换的原理和方法[1-2],提出了一种新的组合方式,实现语音降噪算法的进一步改善。组合算法首先使用归一化的子空间算法对语音信号进行子空间层面分解,然后将分离出来的带噪信号作为自适应滤波算法的输入,利用处理因子的迭代,实现对带噪信号的增强处理,最终实现语音处理的优化。实验表明,组合算法的降噪效果,优于传统的使用单个算法进行降噪的方法。