發(fā)布時間：2018-06-12 08:03

  本文選題：線譜 + 自適應(yīng)線譜增強(qiáng)��； 參考：《聲學(xué)技術(shù)》2017年02期

【摘要】：為實現(xiàn)弱目標(biāo)線譜檢測,在自適應(yīng)線譜增強(qiáng)(Adaptive Line Enhancement,ALE)算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合頻域批處理技術(shù),提出了一種能降低計算量的高效線譜檢測算法——歸一化頻域批處理最小均方(Normalized Frequency-domain Block Least Mean Square,NFBLMS)算法;所提NFBLMS算法在權(quán)值迭代過程中,步長參數(shù)不受輸入信號功率的影響。理論分析和數(shù)值仿真結(jié)果表明:相比于已有的線譜檢測算法,NFBLMS算法能較好地解決ALE算法實時處理運算量問題,并可獲得較高的系統(tǒng)增益,且其步長參數(shù)具有較強(qiáng)的魯棒性,能同時兼顧算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差。因此NFBLMS算法更適合實際工程應(yīng)用。
[Abstract]:In order to realize the weak target line spectrum detection, based on the adaptive line spectrum enhancement (Adaptive Line Enhancement, ALE) algorithm and the frequency domain batch processing technology, a high efficient line spectrum detection algorithm, which can reduce the amount of computation, is proposed, which is the normalized frequency domain batch processing minimum mean square (Normalized Frequency-domain Block Least Mean Square, NFBLMS). The proposed NFBLMS algorithm is not affected by the input signal power in the iterative process of weight value. The theoretical analysis and numerical simulation results show that compared with the existing line spectrum detection algorithm, the NFBLMS algorithm can better solve the problem of the real-time processing of ALE algorithm, and get a higher system gain, and the step length parameters are better. Strong robustness can take into account both the convergence speed and the steady-state error of the algorithm. Therefore, the NFBLMS algorithm is more suitable for practical engineering applications.
【作者單位】： 杭州應(yīng)用聲學(xué)研究所;
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2008975