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  1. 自适应LMS滤波器在FPGA中的实现

  2. 本文介绍了自适应滤波器的实现方法, 给出了基于LMS 算法自适应滤波器在FPGA 中的实现, 简单介绍了这种实现方 法的各个功能模块, 主要包括输入信号的延时输出模块、控制模块、误差计算模块、权值计算和存储模块。并通过在ALTERA 公司提供的QUARTUS II 平台上采用VHDL 语言编程, 利用MATLAB 和QUARTUS II 相结合进行了硬件仿真, 结果表明了采 用FPGA 实现自适应滤波器是有效的。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-08-06
    • 文件大小：285696
    • 提供者：zhuhg23

  1. LMS与RLS自适应滤波算法性能比较

  2. 介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-16
    • 文件大小：198656
    • 提供者：linoi

  1. 基于LMS的平稳、非平稳信号自适应滤波器

  2. 基于LMS的平稳、非平稳信号自适应滤波器，matlab仿真代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：shengabc

  1. dsp课程设计 自适应滤波器

  2. 随着微电子技术和计算机技术的迅速发展，具备了实现自适应滤波器技术的各种软硬件条件，有关自适应滤波器的新算法、新理论和新的实施方法不断涌现，对自适应滤波的稳定性、收敛速度和跟踪特性的研究也不断深入，这一切使该技术越来越成熟，并且在系统辨识、通信均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、系统模拟语音信号处理、生物医学电子等方面都获得了广泛应用口。自适应滤波器实现的复杂性通常用它所需的乘法次数和阶数来衡量，而DSP强大的数据吞吐量和数据处理能力使得自适应滤波器的实现更容易。目前绝大多数的自适应滤波器应用是

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2015-06-29
    • 文件大小：316416
    • 提供者：u014377108

  1. LMS自适应滤波器的Matlab设计

  2. 自适应技术已经被广泛应用于数字通信、雷达和工业控制等领域.本文以随机干扰噪声信号作为研究对象，在 Matlab 上设计了LMS 去噪自适应滤波器的程序，改变自适应参数，进行了一系列的仿真，为硬件实现提供了有力的参考.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-02
    • 文件大小：176128
    • 提供者：u010954276

  1. 自适应滤波器的设计与实现

  2. 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。 本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2017-06-14
    • 文件大小：932864
    • 提供者：u014391810

  1. LMS自适应滤波器

  2. 数 字 式 自 适应 滤 波 器 广泛地应用于 各个领 域 , 特别是数字 通 信领域 。 随 着人 规 模集 成 电 路 和 即 G A 的 迅 速 发展 , 使自适应数字滤波 器 的 硬 件 实 现 成 为 可 能 。 本文 就 是报导用 V D H L 语 言 、 即G A 实现的数字 以 S 自适应 滤 波 器

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2017-10-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_39424070

  1. LMS自适应滤波器原理

  2. LMS(最小均方误差)算法是基于梯度的算法，应用准则是均方误差函数（MSE）最小化原则，它在迭代运算中不断地调整滤波器权系数，直到MSE达到最小值为止。。。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：117760
    • 提供者：heimangxi2765

  1. RLS自适应滤波器原理总结

  2. 为了克服LMS算法的缺点，我们采用在每个时刻对所有已输入信号重估的平方误差之和最小这样的准则，即RLS自适应滤波算法。。。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：137216
    • 提供者：heimangxi2765

  1. 自适应滤波器

  2. 以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可 自适应滤波器 自适应滤波器 以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-12-04
    • 文件大小：614400
    • 提供者：gsw19941117

  1. DSP自适应滤波器.ppt

  2. 所谓自适应DF：利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号与噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。 主要自适应滤波器：递推最小（RLS）滤波器，最小均方（LMS）滤波器，格型滤波器、无限冲激响应（IIR）滤波器

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2008-12-12
    • 文件大小：315392
    • 提供者：lliming2006

  1. LMS算法示例

  2. 信号处理方面，LMS算法，最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。这种算法也被称为 Widrow-Hoff LMS 算法，在自适应滤波器中得到广泛应用， 其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-16
    • 文件大小：421
    • 提供者：u012234473

  1. 自适应滤波器论文

  2. 在数字信号处理中 ,滤波器是一个重要的单元 。 自适应滤波器的参数可以调整以满足被控制对象的 未知和时变的要求 ,因此 ,在未知统计量环境中进行 信号滤波时 ,自适应滤波器较传统的固定系数滤波 器具有更高的性能 ,自适应滤波器已广泛应用于通 信 、控制 、雷达等诸多方面[1 ] 。 本文选择 FIR 滤波器结构 ,采用改进的 LMS 算 法 ,从而使得在同样的硬件资源下滤波的速度可提 高一倍 。选用 ALTERA 公司的 FLEX10K30 器件 ,用 MaxplusII 进行了仿真验证

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2018-07-20
    • 文件大小：258048
    • 提供者：qq_39689405

  1. DSP自适应滤波器.docx

  2. 从自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中，对最基本的自适应算法，即最小均方误差(LMS)算法进行了详细的介绍和分析。采用LMS算法设计FIR结构自适应滤波器，用DSP实现了自适应滤波器。实验结果表明，该自

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：586752
    • 提供者：qq_43635619

  1. 基于FPGA的LMS自适应滤波器设计

  2. 提出一种基于LMS（Least Mean Square）自适应算法的滤波方法，介绍该方法在低频信号滤波上的应用及在FPGA平台上实现。传统数字滤波器FIR、IIR滤波器针对不同的系统和干扰信号，其滤波参数不固定。因此，在窄带信号的滤波处理中，传统滤波器对信号滤波降噪的效果往往受到衰减增益限制。提出的方法先以CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法产生的正弦信号来调制采样信号，根据采样信号与基准信号误差使其权向量沿负梯度方向终止于维纳解。该方法在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：614400
    • 提供者：weixin_38690149

  1. DNLMS滤波器的FPGA实现

  2. 自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一，经过多年的发展，已经被广泛应用于数字通信、回声消除、图像处理等领域。自适应滤波算法的研究始于20世纪50年代末，Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS)。算法由于结构简单，计算量小，易于实时处理，因此在噪声抵消，谱线增强，系统识别等方面得到了广泛的应用。为了克服定步长LMS算法中收敛速度、收敛精度及跟踪速度等对步长大小选取相互矛盾的缺点，人们提出了许多变步长LMS算法，但是，当输入信号具有强相关性时，例如语音信号，LMS算法及NLMS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38750999

  1. 传感技术中的基于LMS自适应噪声抵消法的无位置传感器研究

  2. 在无刷直流电机伺服控制系统中，无位置传感器的位置检测是关键。无位置传感器具有体积小、精度高、可靠性好、易于维护等优点，在伺服系统中得到广泛的应用。常用的转子位置检测法有反电动势法、磁链估计法、卡尔曼滤波等技术，比较成熟和常用的是反电动势检测技术。他是通过测量三相端电压，检测反电势过零点得到转子相位信号进行换相。但是在低速的情况下，由于噪声的干扰，反电动势的幅值相对于噪声信号小，不易检测出反电动势，从而引起电机失步。自适应噪声抵消法是以噪声干扰信号为处理对象，利用噪声信号和原始被测信号不相关的特点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_38640150

  1. 单片机与DSP中的LMS自适应滤波器的仿真与实现

  2. 0 引言 　　自适应滤波器可广泛应用于系统识别、信号处理和数字通信等许多领域。而超大规模集成电路和FPGA的飞速发展，也促进了自适应滤波技术的进步。此外，由于其对干扰频率不敏感，且其权值调整是基于对系统参数的优化，因此，自适应滤波器仍然越来越多地受到人们的关注。 　　1 LMS自适应滤波器 　　1．1 LMS算法 　　最小均方误差(LMS)算法具有计算量小、易于实现等优点，因此，在实践中被广泛应用。LMS算法的基本思想是调整滤波器自身的参数，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：184320
    • 提供者：weixin_38678172

  1. 单片机与DSP中的DNLMS滤波器的FPGA实现

  2. 0 引  言 　　自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一，经过多年的发展，已经被广泛应用于数字通信、回声消除、图像处理等领域。自适应滤波算法的研究始于20世纪50年代末，Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS)。算法由于结构简单，计算量小，易于实时处理，因此在噪声抵消，谱线增强，系统识别等方面得到了广泛的应用。为了克服定步长LMS算法中收敛速度、收敛精度及跟踪速度等对步长大小选取相互矛盾的缺点，人们提出了许多变步长LMS算法，但是，当输入信号具有强相关性时，例如语音信号，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-07
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38555616

  1. EDA/PLD中的浮点LMS算法的FPGA实现

  2. 引言 　　LMS(最小均方)算法因其收敛速度快及算法实现简单等特点在自适应滤波器、自适应天线阵技术等领域得到了十分广泛的应用。为了发挥算法的最佳性能，必须采用具有大动态范围及运算精度的浮点运算，而浮点运算的运算步骤远比定点运算繁琐，运算速度慢且所需硬件资源大大增加，因此基于浮点运算的LMS算法的硬件实现一直以来是学者们研究的难点和热点。 　　文献[1]提出了一种适合于FPGA(现场可编程门阵列)实现的自定义24位浮点格式和一种高效结构的多输入FPA(浮点加法器)，这种结构的多输入FPA与传

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-04
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38749305
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