首次适应算法最佳适应算法的特点

#include #include typedef struct Spare { int SA; int size; }spare;

void init(spare *S,int count) { cout<<\请顺序输入存储区的起始地址和内存大小\ for(int i=0;i>S[i].SA>>S[i].size ; } }

void sort(spare *s,int count) { spare min; for(int i=0;i

void FF(spare *s,int count) {

int i=1,Jsize,j=0; char c='Y';

cout<<\请输入您想分配的作业\ while(c=='Y' ) { cout<<\作业\的大小\ cin>>Jsize; for(j;j=Jsize) {

s[j].size-=Jsize; cout<<\该作业分配成功,起始地址为:\ s[j].SA +=Jsize; break;

} } if(j==count)cout<<\未找到合适的内存,作业分配失败\ cout<<\还有作业要分配吗?,有Y,没有N\ cin>>c; i++; } }

void main() {

int count;

cout<<\请

计算机科学 专业课程设计任务书

学生姓名 题 目 课题性质 指导教师 专业班级 学号 动态分区分配方式的模拟1 其它 马宏琳 课题来源 同组姓名 自拟课题 无 1）用C语言实现采用首次适应算法的动态分区分配过程alloc()和回收过程free()。其中，空闲分区通过空闲分区链表来管理，在进行内存分配时，系统优先使用空闲区低端的空间。 2）假设初始状态如下，可用的内存空间为640KB，并有下列的请求序列； 作业1申请130KB；作业2申请60KB；作业3申请100KB；作业2释放60KB；作业4申请200 KB；作业3释放100 KB；作业1释放130 KB；作业5申请140 KB；作业6申请60 KB；作业7申请50KB；作业6释放60 KB 请采用首次适应算法进行内存块的分配和回收，同时显示内存块分配和回收后空闲内存分区链的情况。 了解动态分区分配中使用的数据结构和分配算法，并进一步加深对动态分区存储管理方式及其实现过程的理解。 任满杰等《操作系统原理实用教程》 电子工业出版社 2006 汤子瀛 《计算机操作系统》（修订版）西安电子科技大学出版社 2001 张尧学 史美林《计算机操作系统教程》实验

综合实验报告

( 2011-- 2012 年度第 1 学期)

名 称：操作系统原理综合实验B 题 目： 最先适应算法 院 系： 计算机系 班 级： 网络工程0902 学 号： 200909030221 学生姓名： 王沙沙 指导教师： 王德文 设计周数： 1周

成 绩：

日期： 2011年 11月 26 日

一、综合实验的目的与要求

1．实验目的

一个好的计算机系统不仅要有一个足够容量的、存取速度高的、稳定可靠的主存储器，而且要能合理地分配和使用这些存储空间。当用户提出申请存储器空间时，存储管理必须根据申请者的要求，按一定的策略分析主存空间的使用情况，找出足够的空闲区域分配给申请者。当作业撤离或主动归还主存资源时，则存储管理要收回作业占用的主存空间或归还部分主存空间。主存的分配和回收的实现虽与主存储器的管理方式有关的，通过本实验帮助学生理解在不同的存储管理方式下应怎样实现主存空间的

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

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

只适应滤波算法

本科毕业设计论文

题 目 增强算法研究及Matlab实现

专业名称 电子信息科学与技术

学生姓名 朱盛领

指导教师

毕业时间 2014-07

只适应滤波算法

毕业设计

一、题目

基于自适应语音信号增强算法研究与Matlab仿真

二、指导思想和目的要求

本论文主要阐述了基于自适应滤波器实现语音增强的基本原理，研究了最小二乘法（LMS算法），完成了基于LMS算法的自适应滤波器对语音增强的设计,在设计过程中，对信号的降噪处理进行了分析讨论。利用Matlab仿真软件实现了LMS自适应滤波算法，并从仿真结果得知步长因子是自适应滤波器中很重要的参数，以及滤波器的阶数和采样数等，都对自适应滤波器降噪以及收敛性能有影响。

三、主要技术指标

自适应步长 的值: 从公式0 max可以看出，收敛性能对收敛参数 的选取很敏感,不同的 值使收敛的速度不同，“ 值太小, 迭代次数太多,收敛速度变慢; 值太大收敛性能曲线又不稳定”。所以选取合适的 值对收敛性能至关重要。

四、进度和要求

05周-06周： 广泛查阅资料，确定论文的总体设计方案。

07周-10周： 学习自适应语音信号增强的基本原理并进行研究，掌握LMS算法,谱减法的知识

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无模型自适应控制改进算法的性能仿真分析

作者：陈琛 何小阳

来源：《计算技术与自动化》2013年第04期

摘 要：在基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制算法（Model-free Adaptive Control Based on Tight Format Linearization，TFL-MFAC）的基础上，针对大时间滞后的特点，提出针对大时滞对象的MFAC改进算法（Improved MFAC on Large Time-delay System，LTDS-MFAC）。构造了大时滞对象并通过MATLAB仿真实验对改进MFAC算法的鲁棒性、抗干扰能力和跟踪能力进行分析。仿真实验表明了改进MFAC算法对大时滞系统控制具有更好的控制性能。

关键词：无模型自适应控制；改进算法；仿真性能分析 中图分类号：TP273 文献标识码：A 1 引言

上世纪九十年代，侯忠生教授给出一套新的非参数动态线性化方法[1，2]，并基于该套线性化方法提出了相关的非参数模型学习自适应控制算法，初步探讨了自适应系统的对称相似结构理论

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

RLS 自适应滤波器仿真作业

工程1班 220150820 王子豪 1. 步骤

1) 令hM(-1)=0，计算滤波器的输出d(n)=XMT=hM(n-1)； 2) 计算误差值eM(n)=d(n)-d(n,n-1)； 3) 计算Kalman增益向量KM(n)； 4) 更新矩阵的逆RM-1(N)=PM(N)； 5) 计算hM(n)=hM(n-1)+KM(n)eM(n)；

2. 仿真

RLS 中取T (-1)=10，λ=1及λ= 0.98；

信号源x(n)与之前LMS算法仿真不变，对自适应滤波器采用RLS算法。通过对比不同遗忘因子λ的情况下RLS的误差收敛情况。取λ=0.98和λ=1两种情况下的性能曲线如图1所示。

其系数收敛情况如图2所示。

图1 不同λ值下的RLS算法性能曲线（100次实验平均）

图2 不同λ值下的RLS算法系数收敛情况（100次实验平均）

3. 结果分析

RLS算法在算法的稳态阶段、即算法的后期收敛阶段其性能和LMS算法相差不明显。但在算法的前期收敛段，RLS算法的收敛速度要明显高于LMS算法。但是RLS算法复杂度高，计算量比较大。

遗忘因子λ越小，系统的跟踪能力越强，同时对噪声越敏感；其值越大，系统跟踪能力减弱，但对噪声不

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