本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)濾波算法的研究及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 自適應(yīng)濾波器 LMS算法 變步長 NLMS算法 CS-LMS算法 NVSS算法 系統(tǒng)辨識(shí) 噪聲對(duì)消

【摘要】：目前自適應(yīng)濾波器在通信、信息處理中發(fā)揮著重要的作用,其中自適應(yīng)濾波器的核心部分是自適應(yīng)濾波算法,算法的性能優(yōu)劣會(huì)直接影響著濾波器濾波性能的好壞,在表征算法性能的指標(biāo)中收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差是著重要考慮的。因此,尋求擁有快的收斂速度,低的穩(wěn)態(tài)誤差,低的計(jì)算復(fù)雜度的算法一直是人們的研究熱點(diǎn)。最初的經(jīng)典LMS算法憑借它自身的優(yōu)點(diǎn):簡單的結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定的性能、在硬件上易于實(shí)現(xiàn),得到了普遍使用。但是它的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差間始終存在著矛盾,不能同時(shí)兼顧快的收斂速度和低的穩(wěn)態(tài)誤差。論文為了改善LMS算法的性能,研究了相關(guān)文獻(xiàn),學(xué)習(xí)了變步長LMS算法和約束LMS算法這兩個(gè)分支,提出了三種新的算法。主要的研究內(nèi)容,具體來說有下面三個(gè)部分。(1)提出了一種新的變步長LMS算法。首先,對(duì)多種常見變步長算法進(jìn)行了相關(guān)研究。然后,在變步長算法的基礎(chǔ)上結(jié)合塊算法思想,提出新的變步長LMS算法,該算法用誤差的平均值來控制步長的變化,進(jìn)一步解決了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的矛盾。最后,將算法應(yīng)用到系統(tǒng)辨識(shí)中,通過Matlab進(jìn)行仿真,驗(yàn)證新的算法在不增加穩(wěn)態(tài)誤差前提下,明顯加快了算法的收斂速度。(2)提出一種新的變步長CS-LMS算法。首先,對(duì)NLMS算法和放寬約束條件的CS-LMS算法進(jìn)行了相關(guān)研究。兩種算法都是對(duì)步長進(jìn)行了歸一化處理,降低了算法對(duì)噪聲的敏感度,在信噪比較小的情況下,一定程度上能夠降低算法的穩(wěn)態(tài)誤差。然后,在CS-LMS算法的基礎(chǔ)上首次結(jié)合變步長思想,提出新的變步長CS-LMS算法。最后,將算法在噪聲對(duì)消的模型應(yīng)用中進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,在傳輸環(huán)境比較惡劣的情況下,算法仍擁有好的性能。(3)提出一種改進(jìn)的NVSS算法。首先,對(duì)NVSS和λNVSS算法做了研究,學(xué)習(xí)原有算法的思想。然后,引入合適的新遺忘因子與修正參數(shù),建立誤差與步長因子的新型函數(shù)關(guān)系,進(jìn)而提出新的NVSS算法。新算法明顯降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度,通過分析得出,算法在時(shí)變系統(tǒng)中有較好的跟蹤能力。最后,通過Matlab進(jìn)行仿真,證明改進(jìn)后的算法在非平穩(wěn)環(huán)境中不僅有更好的跟蹤能力,而且有更快的收斂速度。論文中提出的三種改進(jìn)算法,與文獻(xiàn)中算法相比,在收斂速度、計(jì)算復(fù)雜度、穩(wěn)態(tài)誤差、跟蹤能力四個(gè)方面的性能有大幅度的提高。一定程度上緩解了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差間的矛盾。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)濾波器 LMS算法 變步長 NLMS算法 CS-LMS算法 NVSS算法 系統(tǒng)辨識(shí) 噪聲對(duì)消
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 課題研究的背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 論文的創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排11
• 1.5 本章小結(jié)11-12
• 第2章 自適應(yīng)濾波器及算法12-20
• 2.1 自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)及算法原理12-13
• 2.1.1 自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)12-13
• 2.1.2 自適應(yīng)算法的理論依據(jù)13
• 2.2 自適應(yīng)LMS算法13-17
• 2.2.1 最小均方（LMS）算法13-14
• 2.2.2 LMS算法性能分析14-17
• 2.3 自適應(yīng)濾波器的典型應(yīng)用17-19
• 2.3.1 辨識(shí)17-18
• 2.3.2 噪聲對(duì)消18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第3章 變步長算法的改進(jìn)及仿真驗(yàn)證20-30
• 3.1 變步長LMS算法的分析20-24
• 3.1.1 已有的變步長LMS算法20-21
• 3.1.2 變步長算法的仿真驗(yàn)證21-24
• 3.2 改進(jìn)的變步長算法及仿真24-29
• 3.2.1 對(duì)G-SVSLMSS算法的改進(jìn)分析24-25
• 3.2.2 改進(jìn)的算法在系統(tǒng)辨識(shí)中的仿真分析25-29
• 3.3 本章小結(jié)29-30
• 第4章 約束算法的改進(jìn)及仿真驗(yàn)證30-43
• 4.1 NLMS算法30-32
• 4.2 已有的改進(jìn)NLMS算法32-35
• 4.2.1 變步長NLMS算法32
• 4.2.2 CS-LMS算法32-34
• 4.2.3 NVSS算法34-35
• 4.3 改進(jìn)的變步長CS-LMS算法及仿真35-38
• 4.3.1 改進(jìn)的CS-LMS算法35-36
• 4.3.2 改進(jìn)的CS-LMS算法在噪聲對(duì)消應(yīng)用中的仿真36-38
• 4.4 改進(jìn)的NVSS算法及仿真38-42
• 4.4.1 改進(jìn)的NVSS算法38-39
• 4.4.2 改進(jìn)的NVSS算法的性能仿真39-40
• 4.4.3 改進(jìn)的NVSS算法跟蹤能力的仿真40-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 第5章 總結(jié)與展望43-44
• 5.1 工作總結(jié)43
• 5.2 論文展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果46-47
• 致謝47

【相似文獻(xiàn)】

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