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。

快速LMS/Newton算法的定点DSP实现

快速LMS/Newton算法是近年来提出的一种集LMS算法的稳健性及Newton算法的快速性为一体的崭新算法 .作者将该算法应用于单片定点DSP ,通过定点DSP软件设计与扩展TI公司的DSKplusBoard ,构建了一个声回波对消的DSP平台 .实验表明 ,用单片定点DSPTMS32 0C54x可以实现该算法的实时处理 ,对回声的抑制达到了满意的效果 .

非线性信道的LMS Newton均衡算法的研究

本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型,由此模型给出并推导出了基于该信道模型的NCLMS算法、改进1型NCLMS Newton算法和改进2型NCLMS Newton算法。仿真结果表明,NCLMS算法收敛速度慢且性能不稳定;改进1型NCLMS Newton算法克服了NCLMS算法收敛速度慢的缺点并提高了算法的稳定性;改进2型NCLMS Newton算法在继承了改进1型NCLMS Newton算法的优点之上进一步提高了算法的收敛速度,逼近理想NCLMS Newton算法。

一种改进的快速LMS/Newton算法及其在声回波对消中的应用

本文提出了一种改进的快速LMS/Newton算法 .该算法既不同于完全基于RLS算法的FNTF算法[1] ,又不同于完全基于LMS算法的算法 2 [2 ] .算法在格型预测器部分采用快速RLS算法 ,而在自适应横向滤波器部分采用LMS算法 ,并加以适当改进 .所提出的算法既不存在FNTF的稳定性问题 ,又比算法 2 [2 ] 有更快的收敛速度 .采用语音信号激励 。

一种改进的LMS Newton算法及分析

详细论述了对常规LMS Newton算法的改进算法,通过建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的非线性函数关系,提出经过修正的新的变步长自适应滤波算法;详细分析了修正算法中的若干因子对算法的影响及在不同IP环境下的表现,表明该算法具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性好、简单、易于实时处理等优点;理论分析及计算机仿真结果表明,其收敛速度及稳定性优于修正SVSLMS算法。

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。

基于快速块LMS算法的统一电能质量调节器谐波电流预测方法

本文提出了一种基于快速块LMS算法的统一电能质量调节器谐波电流预测方法。该方法将FFT变换运用到LMS算法中,采用重叠存储方法,在滤波器权值更新时进行块处理。分广义平稳和广义非平稳两种情况,对每个可调权值赋予不同的步长。在t时刻预测出t+2时刻受控量与参考量之间的差值,通过选择t+1时刻的控制策略和利用快速块LMS算法使得该差值最小。仿真结果表明了该方法的正确性和可行性。

基于快速牛顿法的自正交变换域(N-SO-TRLMS)算法研究

提出一种能够较好改善剩余误差性能的低复杂度自正交变换域(N-SO-TRLMS)改进算法,该算法基于快速牛顿算法的思想,降低了SO-TRLMS算法中近似变换对输入逆矩阵的估计误差;理论推导了改进算法的误码率解析表达式,分析了剩余误差和运算复杂度;静态和动态干扰环境下的仿真结果表明:改进算法在保持快速收敛特征的前提下,表现出较小的剩余误差和较强的鲁棒性。

基于ELMS算法的电网谐波电流检测

在LMS自适应滤波方法的基础上,根据电网谐波快速检测的要求,导出实现最优权值快速计算的ELMS(Extrapolated LMS)算法公式,该算法在理论上能更有效地提高谐波检测的精度和检测实时性。理论研究和仿真表明,根据该ELMS算法设计的自适应滤波系统可实现对电网谐波的快速检测。

LM算法在稀疏矩阵光束法区域网平差中的应用

通过介绍光束法区域网平差的误差方程和法方程的建立,针对解算法方程的算法进行了对比分析。针对高斯牛顿法在解算非线性模型最小化中存在的问题,提出将LM算法应用于非线性模型的最小化解算,并通过算例验证了LM算法的优越性。为了提高区域网平差的效率和实用性,相对于传统LM算法解算的稠密性,提出了在LM算法中采用稀疏矩阵的方法来解算光束法区域网平差的法方程,验证了将LM算法应用于稀疏矩阵光束法区域网平差的可行性。

基于LM算法的近似核FFT频率拟合算法

在单比特测频中,由于近似核快速傅里叶变换(FFT)的影响,常规频率拟合算法无法满足测频精度要求。在Rife算法的基础上通过特征分类和算法模型参数求解,提出了一种基于LM算法的频率拟合算法。仿真结果表明,本文算法的测频精度达到0.1 MHz,与Rife算法、Quinn算法以及高斯拟合等算法相比,均方根误差更接近克拉美罗界,测频精度更高。

一种求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法

通过修改Levenberg-Marquardt(LM)参数,结合信赖域方法给出一种新的求解方程组的LM算法。在局部误差界条件下,证明了该算法具有局部快速收敛性。数值实验结果表明,此算法稳定、有效。

基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究

针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。

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MATLAB的电力系统潮流计算对比分析研究

电力系统潮流计算中最常见的3种算法分别为牛顿-拉夫逊算法、高斯-赛德尔算法以及快速解耦法。针对多节点电力系统潮流计算方法的选择问题,首先介绍了牛顿-拉夫逊算法、高斯-赛德尔算法以及快速解耦法3种潮流计算的方法,随后应用MATLAB进行仿真,并对仿真结果的一致性和快速性加以对比与分析。由结果对比可知,对于6节点线路,牛顿-拉夫逊算法、高斯-赛德尔算法以及快速解耦法的一致性成立,高斯-赛德尔算法的快速性最优,最后对3种算法的优缺点以及改进方法进行了简单介绍。

自适应声回波对消器系统的研制

报道了自主开发的基于快速LMS/Newton算法 2 0 4 7个权的实用自适应声回波对消器系统 .该系统实时实现了LRM(扬声器 房间 麦克风 )系统中声回波的自适应对消 ,效果良好 .着重研究了系统的实现算法 。

改进的自适应特征值分解声源定位算法研究

麦克风阵列室内声源定位,常用声达时间差定位技术。本文针对估计时延的自适应特征值分解算法收敛速度慢,时延估计精度较差,麦克风较多等问题,提出一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,采用单源多元混响模型,将混响效应描述为室内冲激响应滤波器对信号的滤波过程,估计不同阵元的冲激响应抑制混响,根据冲激响应峰值计算时延。通过引入最小均方牛顿算法,加快了AED算法的收敛速度。给出了对声源进行三维定位的三麦克风阵列结构,实际测试结果表明,改进算法与三麦克风阵列的定位方法对声源的定位更加准确。

基于时域准同步的介损角快速测量算法

非同步采样下,快速傅里叶变换方法(fast Fourier transform,FFT)算法不可避免地存在频谱泄漏和栅栏效应影响,且采集数据量多,计算量大。为了实现介损角的快速、高准确度测量,该文提出并建立一种基于时域准同步的介损角测量方法,利用准同步采样算法精确估计采样信号的基波频率,采用牛顿插值法对电压、电流采样信号进行插值重构,获得时域准同步采样序列,通过FFT频域分析和等效电路模型求解实现介质损耗角的精确计算。这种介损角测量算法不需要利用窗函数和谱线插值算法,能有效改善FFT的频谱泄漏和栅栏效应影响,采集数据量少,算法简单,便于嵌入式系统实现。仿真实验验证了算法的准确性。

IP语音通话中回声消除算法的研究

文章首先介绍了IP电话系统中回声的特点以及声学回声消除的原理,并针对IP语音通信中回声的特点,介绍了用于处理这种回声的LMS牛顿算法,但其存在步长因子选择较难、收敛性能不高等缺点。该文在LMS牛顿算法的基础上,提出了一种改进的LMS牛顿算法,并对该算法的基本原理进行了分析说明。计算机仿真结果表明了该算法的可行性和优越性,经对比分析可知,新算法收敛性能良好,尤其是对大步长因子,明显优于LMS牛顿算法,克服了LMS牛顿算法存在的一些不足,具备更好的回声消除功能。

一种用于水声相干通信的快速自适应自最佳均衡器(英文)

多通道判决反馈均衡器(MC-DFE)是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰(ISI)的主要手段。本文提出了一种用于水声相干通信系统的分集合并自最佳自适应多通道判决反馈均衡器。该算法将快速自优化LMS分集合并(FOLMSDC)算法、快速自优化LMS(FOLMS)算法和快速自优化LMS相位补偿(FOLMSPC)算法有机地结合在一起。该算法一方面可以进一步减少运算复杂度,另一方面,由于算法中的步长因子和相位跟踪因子可以自适应地更新,因此算法可以更好地跟踪水声信道的变化,进一步提高通信系统的接收性能。仿真结果表明,本文提出的算法的性能优于现有算法。