搜索结果: 1-14 共查到“计算机科学技术 自适应滤波”相关记录14条 . 查询时间(0.338 秒)
核自适应滤波器(Kernel adaptive filter,KAF)是时间序列在线预测的重点研究领域之一,本文对核自适应滤波器的最新进展及未来研究方向进行了分析和总结.基于核自适应滤波器的时间序列在线预测方法,能较好地解决预测、跟踪问题。
在免提电话和视频会议系统中,自适应滤波器估计的回声路径通常是稀疏的.改进的比例归一化最小均方(IPNLMS)算法能够加快自适应滤波器在估计稀疏系统时的收敛速度,但与归一化最小均方(NLMS)算法相比,其稳态失调的波动性较大.为了解决这一问题,本文提出了一种时变参数IPNLMS(TV-IPNLMS)算法.该算法根据系统的均方误差(MSE)与噪声功率的比值,使用一个sigmoid函数来调整时变参数的值...
一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析
自适应滤波 LMS算法 CLMS算法 VSCLMS算法 改进的VSCLMS算法
2017/1/11
为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS), 将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一...
基于递推最小二乘的自适应滤波振动主动控制算法分析
智能结构 振动主动控制 自适应滤波控制 无限脉冲响应滤波器
2014/4/22
针对自适应滤波X最小均方差(FXLMS)和滤波U最小均方差(FULMS)振动主动控制算法收敛性较为缓慢的问题,给出一种基于递归最小二乘(RLS)方法的自适应滤波控制算法。该算法大致有无限长脉冲响应(IIR)滤波器结构和RLS算法两部分组成,IIR滤波器作为整个算法的主体框架,采用RLS算法针对滤波器的权值进行实时调整,实现了自适应滤波控制算法的功能。仿真对比分析表明,所提算法收敛速度较快。经过实验...
在详细分析并吸收几种变步长最小均方差(LMS)算法优点的基础上，给出了一种通用形式的变步长LMS算法。采用遗传算法对该算法进行参数优化设计，能够快捷高效地得到α、β、m及h参数优化组合，而不需要通过以往经验或试凑等方法来获取各参数的最优值。Matlab仿真与理论分析相一致，表明变步长LMS算法具有良好的收敛性和跟踪性，可广泛地应用于数字通信系统中。
一种SAR图像空间域自适应滤波算法
合成孔径雷达 自适应滤波 支持向量回归 小波核函数
2010/9/8
针对合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制问题，提出了一种基于支持向量回归（SVR）分析的空间域自适应滤波方法。将SAR图像看作连续二维函数，利用SVR方法对其进行逼近。基于图像的逼近结果描述像素关联性，并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析，对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法。为了保证精度，选择小波核函数构建支持向量回归机。实验结果表明了该方法的有效性和对经典方法的改进。
一种改进的极值均值自适应滤波算法
非线性 图形恢复 中值滤波
2009/12/10
为了在滤除噪声的同时保持图像细节，提出了一种新型自适应滤波算法。该算法根据图像中的某点是否为邻域极值点，将全部像素分为可疑噪声和信号两类，若中心点属于可疑噪声，将其并入信号类组成一新类，并计算其均值与信号类均值的差值，再通过与阈值比较，确定是否用信号类的中值取代原噪声图像的值。滤波窗口能根据噪声密度自适应改变大小。实验表明，该算法具有良好的滤波性能，尤其在噪声严重时，效果优于其他中值滤波算法。
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基于LMS自适应滤波器信息采集系统设计
自适应滤波 空气清新器 最小均方误差
2009/8/12
设计并实现具有硬件滤波空气清新器的信息采集系统，根据空气的复杂性以及随机性，结合自适应滤波器的原理，提出一种新的空气信息采集系统设计方法。该方法利用最小均方(LMS)自适应滤波器进行软件滤波，针对空气信息的复杂性和随机性，增加对随机复杂信息具有预测能力的LMS自适应滤波的设计，增强系统的稳定性，提高采集信息的精度，系统具有一定的预测性和智能性。
CCD扫描噪声建模及自适应滤波算法
CCD扫描噪声 噪声模型 噪声和边缘
2009/8/6
为去除图像因扫描引入的电荷耦合器件(CCD)噪声，提出一种基于变窗口的自适应滤波算法。分析CCD主要噪声：散粒，固有和输出噪声的噪声特性，建立CCD扫描噪声模型，根据噪声和边缘处理方式的不同设计了局部和全局自适应滤波器。实验结果表明，该算法具有较好的信噪分离能力，在充分抑制噪声的同时，很好地保持了边缘，提高对比度，视觉效果良好。
基于ADALINE神经网络的自适应滤波方法
自适应滤波 人工神经网络 振动信号
2009/7/21
自适应滤波器能够适应系统和环境的动态变化，具有较高的滤波精度。介绍了一种利用ADALINE神经网络进行自适应滤波的方法，根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型，并使用该模型将发动机高压油管振动信号中的机体振动噪声滤除，提高了信噪比，为利用高压油管振动信号进行喷油器故障的精确诊断奠定了基础。
多传感器自适应滤波融合算法
目标跟踪 自适应滤波 数据融合
2009/5/7
该文提出了一种在线调整权值的多传感器自适应滤波数据融合跟踪算法，用于解决复杂背景下机动目标跟踪问题。首先自适应寻找各个传感器所对应的最优加权因子，确定融合后某一时刻目标最优观测值；其次，以输入信号作为相关自适应滤波器的观测信号，通过新息相关自适应滤波算法根据状态方程及观测方程中误差的变化，实时动态地调整增益矩阵，同时依据自适应滤波状态偏差输出信号及当前观测数据，应用模糊推理在线调整各传感器权值，最...
梯度向量正交的相关函数自适应滤波算法
相关函数自适应滤波算法 梯度向量 CLMS算法
2009/4/22
该文把Asharif(1999)定义的相关函数均方误差(MSE)准则Jr(n)=E「eT(n)Ce(n)」改为时变的遗忘因子指数加权最小二乘误差(LSE)准则Jr(n)=∑nt=0 λn-teT(n)Ce(n),对这一准则利用梯度法,使当前时刻的梯度向量正交于前一时刻的梯度向量而得到一种新的相关函数自适应滤波算法.计算机仿真结果表明新算法的收敛性能优于Asharif提出的ECLMS算法.
一种基于三阶累积量的准则及自适应滤波算法
三阶累积量 优度准则 最速下降法
2009/4/1
该文提出了一个基于三阶累积量的“优度准则”。基于此准则,利用最速下降法,得到一种新的基于三阶累积的梯度型自适应滤波算法,该算法用于平稳和非平稳的MA(Moving Average)模型系统辨识的计算机模拟仿真结果表明:该算法有良好的收敛性能及对时变系统的跟踪能力。