导读:本文包含了最小均方自适应算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:核最小均方算法,块自适应滤波,最陡下降法,核方法
最小均方自适应算法论文文献综述
赵知劲,金明明[1]（2017）在《基于块自适应滤波的核最小均方算法》一文中研究指出核最小均方(KLMS)算法在非线性系统中收敛性能较好,但其使用瞬时梯度估计均方误差梯度,导致随机性较大。而块自适应滤波理论利用多个输入-输出的误差来估计均方误差梯度,可降低KLMS算法稳态误差。为此,将块自适应滤波理论运用到KLMS算法中,提出核块最小均方(KBLMS)算法,根据最陡下降法原理推导出KBLM S权矢量更新公式,使用核方法计算得到滤波器输出表达式,并通过并行处理减小算法计算复杂度。仿真结果表明,KBLMS算法可有效提高KLMS算法的稳态性能,并且相比块最小均方算法具有更低的误码率。(本文来源于《计算机工程》期刊2017年09期）
张晗[2]（2017）在《一种用于谐波检测的改进型自适应变步长最小均方算法》一文中研究指出在低信噪比的环境下,噪声的存在容易造成有源电力滤波器谐波电流检测的不准确,从而导致补偿结果不精确。为了提高自适应检测算法对谐波电流检测的精度和跟踪速度,基于最小均方自适应算法提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法根据稳态谐波均值为零的特点,采用历史误差的遗忘加权和来代替单一时刻的系统误差以动态控制步长的更新,通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,实现动态控制其参数的变化,以保证算法具有较快的收敛速度、较高的精度和动态跟踪效果。仿真实验结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《大功率变流技术》期刊2017年03期）
南敬昌,李锋,刘月[3]（2017）在《一种新型自适应最小均方算法》一文中研究指出针对最小均方(LMS)算法应用于功率放大器时存在收敛速度与收敛精度相矛盾的问题,提出了基于步长比较的最小均方算法。在带有P因子的变步长最小均方算法的基础上,采用简化的Sigmoid函数对步长进行改进,通过对前后两次步长的比较来确定是否更新权系数,以误差的自相关时间均值及均方误差的时间均值来调节算法步长,可以加快算法的收敛速度,降低算法的计算量。仿真结果表明,与最小均方算法相比,经过自适应预失真处理后,该算法的误差向量幅度(EVM)值提高了2.653 2%,系统邻信道功率比(ACPR)减少了4dB。(本文来源于《微电子学》期刊2017年02期）
吕照顺,吴晗平,李军雨[4]（2015）在《改进的变步长自适应最小均方算法及其数字信号处理》一文中研究指出针对紫外光通信中传统自适应最小均方(LMS)算法存在的不足,提出了一种新的变步长LMS(VSS-LMS)算法,利用MATLAB仿真验证了该算法的可行性,以TMS320VC5509为核心设计了数字信号处理(DSP)最小化硬件系统和VSS-LMS算法的软件流程,在硬件上实现了传统LMS算法和新的VSS-LMS算法的自适应滤波,并进行了对比分析,结果表明所提出的VSS-LMS算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,这对紫外光通信接收系统的设计和优化具有一定的参考意义。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2015年09期）
陈琪,刘刚,郑世强[5]（2015）在《基于自适应变步长最小均方差算法的磁悬浮电动机自动平衡方法》一文中研究指出针对磁悬浮高速电动机拖动系统中会存在较大的外部不平衡量问题,提出了一种基于最小均方差(Least mean square,LMS)的变步长算法实现工作转速范围内实时自动平衡方法。在自适应LMS算法抑制电流同频量的基础上,提出切换步长因子符号的控制策略实现工作转速范围内自动平衡,同时分析步长因子的选择在不同转速下实现同频电流抑制的效果。在此基础上,改进一种随转子位移信号频率变化而变化的变步长因子实现自动平衡。那么在开环系统截止频率前以及截止频率后能够实时性地让转子绕其惯性轴旋转,保证升降速过程中转子运行状况良好。试验结果表明所提出的方法能够实时并稳定实现转子工作转速范围内的自动平衡。(本文来源于《机械工程学报》期刊2015年15期）
乔振岳[6]（2014）在《最小均方误差自适应时延估计算法研究》一文中研究指出无源时差定位以其作用距离远、隐蔽性好等特点在电子战系统中占有越来越重要的地位。无源时差定位的精度直接由时延估计的性能决定。自适应时延估计较少依赖信号与噪声的统计先验知识,更加适用于无源时差定位的环境。因此,对自适应时延估计方法的研究具有重要的理论意义与实用价值。本文研究最小均方误差准则下一般自适应时延估计方法与基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法应用于二相编码信号时的性能。在分析一般自适应时延估计方法的估计精度、收敛速度以及时间复杂度的基础上,重点研究基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法。针对二相编码信号的带限非平稳特性,在传统型信号循环平稳性算法基础上,本文提出了一种基于信号循环平稳性的约束型自适应时延估计算法,以解决传统型循环平稳算法不能直接估计整数时延与应用插值法导致的复杂度高的问题。理论分析与仿真结果表明,本文所提出的基于信号循环平稳性的约束型自适应时延估计算法在不损失估计精度与收敛速度的前提下,其时间复杂度是最低的,是现存循环平稳约束型算法的一半。针对一般的自适应时延估计方法与基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法中涉及到的约束型算法存在局部最优点问题,本文通过传统型算法估计整数时延为约束类算法提供初值的方法,避免约束型算法收敛到局部最优点。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
周祥,詹宁波,高磊,田林怀,杨震[7]（2014）在《一种自适应最小均方算法提取胎儿心电信号的方法研究》一文中研究指出目的:针对胎儿的心电信号十分微弱,基本被母体的生理电信号所掩盖的情况,提出一种有效地提取胎儿心电信号的方法。方法:首先根据胎儿和母亲心电的特点人工合成孕妇和胎儿的混合心电信号,然后使用自行设计的变步长自适应最小均方(least mean square,LMS)算法完成胎儿心电的提取工作。结果:实验结果显示,信噪比由-50.7 dB提高到48.4 dB,并且滤波后得到的胎儿心电信号与真实的胎儿心电信号的相关系数为0.995 8。结论:该算法不仅成功滤除了母亲的心电信号,而且较好地保留了胎儿心电信号,有助于无创条件下胎儿疾病和生理状况的早期检查。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2014年10期）
高伟伟,王广龙,陈建辉,高凤岐,高爽[8]（2014）在《多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用》一文中研究指出为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2014年07期）
高媛[9]（2014）在《基于最小均方误差的稀疏自适应滤波算法研究》一文中研究指出自适应滤波器具有不用预先知道系统特性，便可以动态调整自适应滤波器参数的优点，在系统辨识、语音预测、回声消除等众多方面均有着广泛应用。本文基于系统辨识模型讨论了自适应滤波算法，并主要就声学回声路径稀疏的特性，深入学习了脉冲响应稀疏的问题。稀疏性指的是大部分的权值系数的值很小或者是0，只有很小一部分的权值系数的值比较大。在众多自适应滤波算法中基于最小均方误差（MMSE）的LMS（Least MeanSquare）算法具有结构简单、收敛速度快、计算复杂度低等优点，但是随着人们对通信质量需求的提高，以及LMS算法在脉冲响应稀疏这样的系统里并没有考虑到稀疏性这一问题，传统的LMS算法已经无法实现最佳滤波效果。本文在研究LMS算法的基础上，考虑声学回声路径的稀疏特性，对稀疏自适应滤波算法进行了学习研究和分析比较，讨论了其中最主要的两类算法。一类是系数比例最小均方算法，包括PNLMS（Proportionate Normalized Least Mean Square）算法、MPNLMS（PNLMS based on Mu-law）算法、基于l1范数的IPNLMS（IPNLMS basedonl1Norm）算法和MIPNLMS（Improved MPNLMS）算法等。本文对此类算法进行了深入的研究学习，对算法进行了仿真实验，从计算复杂度、收敛速度和稳态失调等方面分析了它们各自的优、缺点。另一类是零吸引最小均方算法，包括零吸引LMS（zero attracting LMS，ZA-LMS）算法和零吸引NLMS（zero attracting NLMS，ZA-NLMS）算法，本文将两种零吸引算法分别与其对应的基本算法进行了仿真比较和分析。最后又将系数比例算法中的标准PNLMS算法和零吸引算法中的ZA-NLMS算法进行了仿真比较，可以看出ZA-NLMS算法在脉冲响应稀疏的时候，具有比PNLMS算法更好的表现性能。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2014-03-01）
李春晖[10]（2014）在《最小均方类自适应均衡算法的研究》一文中研究指出在数字通信系统中,码间干扰是影响接收性能的主要因素,解决的办法是采用均衡技术补偿信道的非理想特性。由于无线传输环境的时变性,均衡技术必须具有自适应能力,具有这种"智能特性"的均衡器称之为自适应均衡器。通过仿真,分析比较了LMS算法的收敛速度和稳态剩余误差与信噪比的关系。(本文来源于《电子世界》期刊2014年02期）
最小均方自适应算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在低信噪比的环境下,噪声的存在容易造成有源电力滤波器谐波电流检测的不准确,从而导致补偿结果不精确。为了提高自适应检测算法对谐波电流检测的精度和跟踪速度,基于最小均方自适应算法提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法根据稳态谐波均值为零的特点,采用历史误差的遗忘加权和来代替单一时刻的系统误差以动态控制步长的更新,通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,实现动态控制其参数的变化,以保证算法具有较快的收敛速度、较高的精度和动态跟踪效果。仿真实验结果验证了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小均方自适应算法论文参考文献
[1].赵知劲,金明明.基于块自适应滤波的核最小均方算法[J].计算机工程.2017
[2].张晗.一种用于谐波检测的改进型自适应变步长最小均方算法[J].大功率变流技术.2017
[3].南敬昌,李锋,刘月.一种新型自适应最小均方算法[J].微电子学.2017
[4].吕照顺,吴晗平,李军雨.改进的变步长自适应最小均方算法及其数字信号处理[J].强激光与粒子束.2015
[5].陈琪,刘刚,郑世强.基于自适应变步长最小均方差算法的磁悬浮电动机自动平衡方法[J].机械工程学报.2015
[6].乔振岳.最小均方误差自适应时延估计算法研究[D].西安电子科技大学.2014
[7].周祥,詹宁波,高磊,田林怀,杨震.一种自适应最小均方算法提取胎儿心电信号的方法研究[J].医疗卫生装备.2014
[8].高伟伟,王广龙,陈建辉,高凤岐,高爽.多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用[J].强激光与粒子束.2014
[9].高媛.基于最小均方误差的稀疏自适应滤波算法研究[D].沈阳工业大学.2014
[10].李春晖.最小均方类自适应均衡算法的研究[J].电子世界.2014