畢業(yè)設(shè)計論文-lms及rls自適應干擾抵消算法的比較-免費閱讀
【正文】 計算機仿真實驗結(jié)果表明，兩種算法都能從高背景噪聲中提取有用信號。 圖 511 與圖 513 為 LMS 算法在處理過程中的誤差曲線，圖 512 與圖 514為 RLS 算法在處理過程中的誤差曲線，指出了在迭代過程中的誤差減少過程。 圖 510 中第一個圖是 λ = 時 RLS 算法提取到的有用的正弦信號，明顯看出提取到的正弦信號很不理想。說明 RLS 自適應噪聲抵消系統(tǒng)消除了原始輸入中的噪聲，輸出的是有用信號。但是開始那段還是有少量噪聲沒被濾除，通過圖 55 的第三個圖可以清晰地看到誤差曲線的收斂狀況，相對來說收斂比較緩慢。圖52 中的第一個圖為正弦波信號，第二個圖為單頻正弦干擾，第三個圖為正弦波信號疊加單頻正弦干擾的混迭信號，是系統(tǒng)的主輸入信號。將上述式 (42)代入 (41)可以得到均方誤差的具體表達式為： 青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 13 21 |)(|)( nk nkkn ??? ??? ?? （ 43） 當 )(k? )達到最小值時，存在下列關(guān)系： )()(*)( * kpkwkR ? （ 44） 式中： )(kR 與 )(kp 定義如下： )()()( 1 nxnxkR Hnkkn ???? ?? ? （ 45） )()()( 1 ndnxkp Hnkkn ???? ?? ? （ 46） )(*kw 為均方誤差達到最小時的自適應濾波器最佳權(quán)系數(shù)。已有的研究中自適應噪聲對消系統(tǒng)都是基 于 LMS 算法進行，這在環(huán)境噪聲是平穩(wěn)隨機信號時效果明顯。 青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 11 根據(jù)最優(yōu)的數(shù)學算法最陡下降法，下一個權(quán)矢量 1()jWn? 等于現(xiàn)在的權(quán)矢量()jWn加一個正比于梯度 j? 的負值變化量，即有： 1j j jWW?? ? ? ? （ 36） 通過梯度下降法： 21 [] | jjj j W Wd E eWW dW????? （ 37） 推導可知： 1 2j j j jW W e X?? ?? （ 38） 歸納總結(jié)的出算法步驟： 步驟一：初始化 步驟二：更新： 1,2,3,...n? 濾波： ( ) ( ) ( )Ty n W n X n? ； 誤差估計： ( ) ( ) ( )e n d n y n??； 權(quán)向量更新： *( 1 ) ( ) 2 ( ) ( )W n W n e n X n?? ? ?； 其中 ? 是用來控制穩(wěn)定性和收斂速度的步長參數(shù)。 自適應波束形成（ Adaptive Beaamforming）?；夭ㄏ褪穷A先估計一個回波，然后用返回信號來減此回波，從而達到回撥消除的目的。 因 LMS 算法是自適應濾波器 中應用最廣泛的算法，所以可以說，自適應率波的發(fā)展的前景也就是 LMS 算法的發(fā)展前景。隨后又發(fā)展出了歸一化算法和加遺忘因子 LMS 算法。 相關(guān)的函數(shù) 表 21 算法中用到的 MATLAB 中的函數(shù) Table21 Algorithm used function in the MATLAB 函數(shù)名 用途 pi 圓周率 i或 j 基本虛數(shù)單位 sin(x) 正弦函數(shù) dot(x,y) 向量 x和 y 的內(nèi)積 wgn(m,n,p) 產(chǎn)生一個 m 行 n 列的高斯白噪聲的矩陣， p 以 dBW 為單位指定輸出噪聲的強度 zero(m,n) 生成一個 m 行 n 列的全零矩陣 figure（ n） 是建立圖形的意思，系統(tǒng)自動從 1， 2， 3， 4...來建立圖形，數(shù)字 n 代表第幾幅圖形 subplot(m,n,p) 將 figure 劃分為 mn 塊，在第 p 塊創(chuàng)建坐標系，并返回它的句柄。 MATLAB 將矩陣運算、數(shù)值分析、圖形處理、編程技術(shù)結(jié)合在一起，為用戶提供了一個強有力的科學及工程問題的分析計算和程序設(shè) 計工具，它還提供了專業(yè)水平的符號計算、文字處理、可視化建模仿真和實時控制等功能，是具有全部語言功能和特征的新一代軟件開發(fā)平臺。 MATLAB相關(guān)技術(shù)介紹 MATLAB簡介 青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 7 MATLAB (Matrix Laboratory)為美國 Mathworks 公司 1983 年首次推出的一套高性能的數(shù)值分析和計算軟件，其功能不斷擴充，版本不斷升級， 1992 年推出劃時代的 版， 1993 年推出了可以配合 Microsoft Windous 使用的微機版，95 年 版， 97 年 版， 99 年 版， 版無論是界面還是內(nèi)容都有長足的進展，其幫助信息采用超文本格式和 PDF 格式，可以方便的瀏覽。但其缺點是存在穩(wěn)定性問題以及收斂速度不高。在這種情況下，必須設(shè)計自適應濾波器，以跟蹤信號和噪聲的變化。 第四章 RLS 算法分析：本章開始簡單介紹了研究 RLS 算法的背景，然后具體分析了 LMS 算法。 上海交通大學范瑜等人介紹了用 VHDL語言實現(xiàn)并行延時 LMS 算法的自適應數(shù)字波束成形器的 FPGA 設(shè)計過程。在這種需求場合下， DSP 具有不可媲美的性價比。DSP 器件采用改進的哈佛結(jié)構(gòu)，具有獨立的程序和數(shù)據(jù)空間，允許同時存取程序和數(shù)據(jù)，內(nèi)置高速的硬件乘法器 (MAC)，增強的多級流水線。 Widrow 等人提出的最小均方 (Least Mean Square,LMS)算法就是一種以期望響應和濾波器輸出信號之間誤差的均方值最小為原則。通過對這兩種典型自適應濾波算法的性能特點進行分析及仿真實現(xiàn)，給出了這兩種算法性能的綜合評價。 自適應濾波的原理就是利用前一時刻己獲得的濾波參數(shù)等結(jié)果，自動地調(diào)節(jié)現(xiàn)時刻的濾波參數(shù)，從而達到最優(yōu)化濾波。自適應濾波具有很強的自學習、自跟蹤能力，適用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)隨機信 號的檢測和估計。 LMS 及 RLS 自適應干擾抵消算法的比較 2 1 緒論 自適應噪聲抵消 ( Adaptive Noise Cancelling， ANC) 技術(shù)是自適應信號處理的一個應用分支，其主要 理論和框架由 等在 1975 年提出，經(jīng)過三十多年的豐富和擴充，現(xiàn)在已經(jīng)應用到了很多領(lǐng)域，比如車載免提通話設(shè)備，房間或無線通訊中的回聲抵消 ( AdaptiveEcho Cancelling， AEC) ，在母體上檢測胎兒心音，機載電子干擾機收發(fā)隔離等，都是用自適應干擾抵消的辦法消除混入接收信號中的其他聲音信號。LMS 算法的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性強，其缺點是收斂速度很慢。 DSP 具有的硬件乘法模塊 (MAC)，專用的存儲器以及適用于高速數(shù)據(jù)運行的總線結(jié)構(gòu)，使 DSP器件具有高速的數(shù)據(jù)運算能力。 用 FPGA 實現(xiàn)自適應濾波器，國外起步比較早，發(fā)展也非常迅速。而針對自適應格型結(jié)構(gòu)采用 FPGA 硬件實現(xiàn)的文獻報導很少，國內(nèi)中國科學技術(shù)大學王顯潔等人通過采用流水線結(jié)構(gòu)和運算單元分時復用，提高了運算速度，能夠滿足實時性預測編碼要求。 第五章仿真分析：對兩種算法進行 MATLAB 仿真，通過仿真結(jié)果進行對比和分析。 自適應濾波器的特性變化是由自適應算法通過調(diào)整濾波器系數(shù)來實現(xiàn)的。所以探討如何提高收斂速度、增強穩(wěn)定性以滿足信號處理的高效性、實時性，一直是人們研究的重點和熱點 [3]。至 2021 年 6月推出 版， 2021 年 6 月推出 版，繼而推出 版 , 2021 年 7 月 MATLAB7和 被推出，目前的最新版本為 版。 MATLAB 語言的幫助系統(tǒng)也近乎完備，用戶可以方便的查詢到想要的各種
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