LMS自适应算法应用实物

RLS和LMS自适应算法分析

摘要：本文主要介绍了自适应滤波的两种算法：最小均方(LMS, Least

Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍，并进行了Matlab仿真。通过仿真结果，我们对两种自适应算法进行了性能分析，并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数，及其学习过程曲线，和RLS自适应权系数算法的学习过程。

关键词：自适应滤波、LMS、RLS、Matlab

仿真

Abstract: this article mainly introduces two kinds of adaptive filtering algorithms: Least Mean square (LMS), further Mean Squares) and Recursive Least Squares (RLS,

Recursive further Squares) two basic adaptive algorithm. Our algorithms of these two basic principle is int

应用技术研究

LMS与RLS自适应滤波算法性能比较

马文民

【摘要】：介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。 【关键词】：自适应滤波；原理；算法；仿真

引言：

自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不

成都学院（成都大学）学士学位论文（设计）

基于LMS算法的自适应线性均衡器设计

摘要：在信息业快速发展的今天，进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。影响移动通信质量和通信速度的一个重要因素是码间干扰，即串扰。在一个实际的通信系统中，基带传输系统不可能完全满足理想的波形传输无失真条件，因而串扰几乎是不可避免的。对串扰进行校正的电路称为均衡器，其实质是信道的一个逆滤波器。信道均衡器是通信系统中一项重要的技术，它能够很好的补偿信道的非理想特性，从而减轻信号的畸变，降低误码率。在高速通信、无线通信领域，信道对信号的畸变将更加的严重，因此信道均衡技术是不可或缺的。

本文介绍了自适应均衡器的基本理论、最小均方(LMS)算法的原理与设计、自适应的基本原理、线性均衡器的基本理论与设计，并结合归一化(NLMS)算法、递归最小二乘法(RLS)算法对最小均方(LMS)算法作了进一步说明，最终用MATLAB对基于LMS算法的自适应线性均衡器进行了仿真设计。 关键词：LMS算法；自适应；线性均衡器；(NLMS)算法；(RLS)算法

LMS Algorithm Based on Adaptive Linear

Equalizer Design

Abstract：Th

密 级： 学校代码：10075 分类号： 学 号：20071230

工学硕士学位论文

基于自适应滤波器的人体动脉 血氧饱和度无创检测方法设计

学位申请人：张志鹏 指导教师：王永青 教授 学位级别：工学硕士

学科专业：检测技术与自动化装置 授予单位：河 北 大 学 答辩日期：二O一一年五月

Classified Index： CODE：10075 U.D.C： NO：20071230

A Dissertation for the Degree of M. Engineering

A Design of Noninvasive Tester of Human Arterial Oxygen Saturation

on Adaptive filter

毕 业 设 计

题 目

(2014届)

一种基于OpenCV的摄像机标定方

法

学 院 物理电气信息学院 专 业 电子信息工程 年 级 2010 学生学号 12010245348 学生姓名 李 鑫 指导教师 车 进 2014年5月6日

摘要

摄像机标定是在机器视觉和工业测量等领域中的一个基本步骤，也是从二维图像获取三维信息必不可少的。为了提高传统摄像机标定方法的效率，在 VC ++6.0平台下调用 OpenCV1. 0库函数实现摄像机的标定。此方法的简易性主要体现在不需要很多的优化算法，仅仅利用库函数中已有的标定函数便可实现。并通过实验证明了此方法的可行性与有效性。

关键词：机器视觉 ;摄像机标定 ;传统标定 ; OpenCV

I

Abstract

In the field of machine vision and industrial me

据存储器,64k字的程序存储器.具有高度并行性.

用DSP特有的汇编语言实现以上3种LMS算法自适应滤波器.在

TMS320C54X的指令系统中,单周期乘/累加指令MAC和循环寻址方式可使滤波器在一个周期内完成每个样值的计算.在实现LMS自适应算法时,由于要计算两组数对应项乘积的累加和,还有要采用循环寻址方式,因此,本文滤波器程序中采用DSP指令中的RPTZ和MAC结合循环寻址方式实现两累加和的运算.

RPTZ A,#F1LTER

MAC℃OFF_DP+0%,*DATA_DP+0%,A

其中,RPTZ指令用于将累加器A清零,将立即数10 (本实验中滤波器阶数取11装入到重复计数器,使下条MAC指令重复执行10+1次.MAC指令实现将两存储区数据的乘积累加到累加器A,使存储器的指针以循环寻址的方式指向下一个存储区.其中,FILTER, COFF_DP,DATA—DP分别为自适应滤波器的阶数,自适应滤波器系数缓冲区指针和输入样值缓冲区指针.为了提高算法效率,程序中使用了TMS320C54X特有的LMS指令,来快速实现本文的几种自适应滤波器.

设计中,采用1500Hz的期望信号与312Hz的噪声信号叠加作为11个系数的自适应滤波器的一个输入信号,对于

基于自适应LMS算法的无创动脉血氧饱和度

监测方法研究?

王永清，张志鹏，王洪瑞，刘秀玲，孙荣霞

（河北大学电子信息工程学院，河北保定市 071002）

摘要：本文研究了提高无创动脉血氧饱和度监测数据精确度的方法。依据Lambert-Beer定律和血红蛋白吸收光谱给出了动脉血氧饱和度计算公式的推导过程，并根据光电容积脉搏波描记法设计出一种人体无创脉搏血氧饱和度监测方法。使用基于频域的方法消除杂散光的高频干扰，分别提取出血氧脉动信号和恒定信号，并根据生理信号特点进行预处理。利用基于最小均方（LMS）算法的自适应滤波器消除血氧交流信号中存在的运动伪迹，并使用血氧脉动延时信号作为自适应滤波器输入参考信号，有利于简化硬件结构设计，提高血氧监测数据的精确度。实验证明，本研究方法能有效抑制杂散光干扰，非剧烈运动状态下测试误差小于1.3%。

关键词：动脉血氧饱和度; 光电容积脉搏波描记法; 预处理; 自适应LMS滤波器; 运动伪迹; 延时信号 中图分类号：TP212.9 R318.6 文献标识码：A 国家标准学科分类310.61

Study on Inspection Method of Noninvasive Arterial Oxygen Sat

目录

第一章 绪论 ......................................................................................................................................... 3 1.1

本文的。。。。。 .................................................................................................................. 3

1.1.1智能优化算法（见智能优化算法及应用P1页） .............................................................. 4 1.1.2三种典型智能优化算法 ........................................................................................................ 4 1.1.3粒子群算法与其他算法的异同 ..............

前言

基于MATLAB的自适应滤波算法的研究

1 前言

滤波技术是信号处理的一项基本的重要技术，利用这种技术，可以抑制信号中的干扰， 获取需要的信息。在数据通信过程中，需要传输的信号是扩展频谱信号， 其中可能混有来自另一频带用户的信号检测中，在宽带信号中可能混有企图破坏检测系统的窄带干扰信号。用于消除上述干扰的滤波器，既可以是固定参数的，也可以是自适应的。如果采用固定参数的设计方法研制出一种认为是最佳的滤波器，就意味着设计者预先知道了一切可能的输入条件(包括有用信号与噪声的先验知识)以及系统在这些条件下的响应。然而，实际系统的状态往往随时间和空间的不断变化而变化， 输入条件的范围即使是在统计意义下也可能是不确切的，例如上述干扰的具体频带事先是无法知道的。所以固定参数滤波器在这种情况下是失效，要实现在这种条件下的滤波，必须要求系统的参数能随着条件的变化而自行调整，这样的系统称为自适应系统。用这种系统对信号进行的变换、加工就是自适应信号处理，也可以统称为自适应滤波。由于自适应滤波器具有自动地调节自身参数的能力，能极大的保证的不失真，可以更好更快地解决上述问题。自适应滤波可以用DSP 构成的系统来实现，随着大规模集成电路技术的发展，市场上出现许多能

自适应控制理论综述

郭金虎

【摘要】论述了自适应控制理论的发展现状，总结了它的主要内容，提出了两种自适应控制的主要形式，并对其应用及发展做了全面的讨论。 【关键词】自适应控制；自动控制；现代控制理论

1概述

自适应控制是近年来在自动控制理论和工程的实践中都十分活跃的一门学科，设计具有真正自适应能力的控制系统是控制系统设计者追求的一个目标。因为在控制工程的实践中已经遇到了许多困难，诸如被控对象的动态未知或部分未知；动态特性随时间有未知漂移（时变性）；环境有噪声干扰；还有一种常见的情形，即被控对象的特性过于复杂（如非线性、分布参数、大滞后等），难以准确的描述被控对象，或者即使能描述被控对象，其数学模型也是十分复杂。在这些场合要想利用现有的控制理论（包括经典控制理论或现代控制理论）设计一个理想的控制系统是很困难的，有时甚至是不可能。所以能否设计出一种高性能的控制系统要求是，它能自动适应各种变化而不断修正自身的控制动作，已达到较满意的控制品质。

一个实际系统总存在某种不确定性，这种不确定性表征为描述系统本身的数学模型包含有未知或随机的因素。另外，系统在运行过程中，还会受到各种干扰因素的影响，这些影响也会使系统的动态特性发生变化，因此，