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自适应滤波器（adaptive filter）(2)--LMS算法

自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。...其中 k 是算法的迭代次数 ，y(k)是滤波器输出，x(k)是输入信号组成的一组向量，w(k)是滤波器系数向量，e(k)是误差信号，d(k)是期望信号，u 是收敛因子（步长），W(k+1) 是下一次迭代的滤波器抽头权重

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自适应滤波器（一）LMS自适应滤波器

自适应滤波器的特点 没有关于待提取信息的先验统计知识 直接利用观测数据依据某种判据在观测过程中不断递归更新 最优化 自适应滤波器分类 按结构分：横向结构、格型结构 按算法分：随机梯度、最小二乘 按处理方式分...自适应滤波器原理 2.1 原理概述   自适应滤波器的原理框图如下图所示，输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n)，将其与期望信号d(n)进行比较，形成误差信号e(n)， 通过自适应算法对滤波器参数进行调整...LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量（滤波器系数）求梯度： ? 由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下： ?...LMS算法的优缺点： 优点：算法简单，易于实现，算法复杂度低，能够抑制旁瓣效应 缺点 收敛速率较慢，因为LMS滤波器系数更新是逐点的（每来一个新的和，滤波器系数就更新一次）,每一次采样点梯度的估计对于真实梯度会存在误差...正是由于LMS算法的缺陷，后面才有了NLMS、RLS等算法，我们会在后面的文章中一一讲到。 附：上述仿真的Python代码如下： # This is a sample Python script.

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自适应算法应用实例_LMS自适应算法应用实物

文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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自适应滤波算法综述

我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波的Matlab仿真 正弦信号加噪的LMS自适应滤波 代码 结果 音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波 音频资源 代码 结果及分析 其他 参考文献 绪论 自适应滤波是近...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...变换域自适应滤波算法 对于强相关的信号，LMS算法的收敛性能降低，这是由于LMS算法的收敛性能依赖于输入信号自相关矩阵的特征值发散程度。...而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。 共轭梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。

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自适应滤波器（二）NLMS自适应滤波器

前一篇文章我们讲了LMS自适应滤波器，我们先回顾一下LMS算法流程： 影响LMS性能的因素，也就是最后一个公式的三个因素： 步长，它是由我们事先指定 输入向量 估计误差 如果过大，那么 的结果中...为了克服这个问题，可使用归一化LMS滤波器。在迭代时，对输入向量欧式范数（就是模值）的平方进行归一化（Normalized LMS)。   ...归一化LMS滤波器是最小化干扰原理的一种表现形式，这个原理可以表述如下： 从一次迭代到下一次中，自适应滤波器的权向量应当以最小方式改变，而且受到更新的滤波器输出所施加的约束。   ...结合前两步的结果，可得： 为了对一次迭代到下一次迭代抽头权向量的增量变化进行控制而不改变向量的方向，引入一个正的实数标度因子，该增量可以写为： 等价的，我们可以写出： 这个公式就是归一化LMS算法抽头权向量的递归公式...当输入向量较小时， 的值过小，可能导致数值计算困难的情况，为了克服这个情况，将上面的表达式改为： 其中， 我们总结NLMS算法的步骤如下： % 输入参数: % xn 输入的信号，列向量

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魔方第五步式视频教程_fpga滤波算法

第49章 STM32F429的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数，可以自学习。...目录 49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应器设计 49.5.1 函数arm_lms_norm_init_f32...（MDK） 49.7 实验例程说明（IAR） 49.8 总结 ---- 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够”学习”未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法，根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...%输入信号抽样点数N k=500; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.000011;

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【STM32F429的DSP教程】第49章 STM32F429的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

第49章 STM32F429的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数，可以自学习。...49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方自适应滤波器介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应滤波器设计 49.6 实验例程说明（MDK） 49.7...实验例程说明（IAR） 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法，根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...%输入信号抽样点数N k=500; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.000011;

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【STM32H7的DSP教程】第49章 STM32H7的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

第49章 STM32H7的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数，可以自学习。...49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方自适应滤波器介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应滤波器设计 49.6 实验例程说明（MDK） 49.7...实验例程说明（IAR） 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法，根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...%输入信号抽样点数N k=500; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.000011;

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【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

mod=viewthread&tid=94547 第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab...49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方自适应滤波器介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应滤波器设计 49.6 实验例程说明（MDK） 49.7...实验例程说明（IAR） 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 1、 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法，根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...%输入信号抽样点数N k=500; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.000011;

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java 滤波算法_双边滤波算法

1、原理 高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。...高斯滤波的缺陷如下图所示：平坦区域正常滤波，图像细节没有变化，而在突变的边缘上，因为只使用了距离来确定滤波权重，导致边缘被模糊。...在高斯基础上，进一步优化，叠加了像素值的考虑，因此也就引出了双边滤波，一种非线性滤波，滤波效果对保留边缘更有效。 为了理解双边滤波的距离和像素差两个影响因素，先说明下面两个概念帮助理解。...Manduch Smoothing Images Bilateral Filters(双边滤波算法)原理及实现(一) 关于找一找教程网 本站文章仅代表作者观点，不代表本站立场，所有文章非营利性免费分享...[双边滤波算法]http://www.zyiz.net/tech/detail-120403.html 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139458.

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语音识别之回声消除及调试经验

1、基本原理 1）自适应滤波器和自适应算法 一般滤波器的系数是固定的，而自适应滤波器的系数是变化的，是依据自适应算法来调整滤波器系数的。...自适应滤波器的结构采用FIR或IIR均可，由于IIR存在稳定性问题，因此一般采用FIR。 下图是自适应滤波器的一般结构： ?...自适应滤波器的滤波器系数受误差信号e(k)控制，根据e(k)的值和自适应算法自动调整。 自适应算法一般采用LMS(least mean square，最小均方)算法及其变种（如NLMS算法）。...LMS算法是随机梯度算法族中的一员。具体可以看相关的文章。 2）回声消除基本原理。 下图是回声消除基本原理的框图： ?...b) 远端输入经过自适应FIR滤波器后就得到了近似于近端输入的数据，并与近端输入相减后得到了误差e。误差e作为自适应LMS算法的输入在需要的时候去更新自适应FIR滤波器的系数给后面远端数据处理用。

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FPGA Xilinx Zynq 系列（三十）IP 的创建

17.3 练习 4B 概述 要在 MathWorks Simulink 中创建和测试一个自适应最小中位数平均修正 （又称自适应最小二乘，Least Mean Squares，LMS）滤波器。...一个自适应滤波器是一种自学习的滤波器，能根据通道或特定的信号组来做调整，而不是事先设计成单一的滤波特性。...LMS 算法就是这样一种自适应滤波器设计方法，它使用交替权重更新算法来更新 FIR 滤波器的因数，以尽可能地从噪声中构建出混杂于其中的所需的信号。图 17.1 给出了一个 LMS 滤波器的框图。 ?...图 17.1: LMS 过滤掉未知来源的噪声的原理框图 这个练习要做的步骤是： 1. 打开 Simulink 并创建一个 LMS 系统。 2. 找到做 HDL 产生所需的定点信号类型。 3....打开 Vivado HLS 并导入已有的 NCO 的 C 代码算法实现。 2. 用提供的 C 代码测试集文件做这个 NOC 的 C 代码算法的仿真。 3.

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改进的自适应中值滤波算法 去除椒盐噪声 python 代码实现

完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...中值滤波的思想就是比较一定领域内的像素值的大小，取出其中值作为这个领域的中心像素新的值。...中值滤波器受滤波窗口大小影响较大，用于消除噪声和保护图像细节，两者会存在冲突。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window...-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用 你最擅长的算法模型

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mvdr波束 matlab,mvdr波束形成matlab

研究 并仿真了基于最小均方误差准则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应 算法,并且做了一些比较。关键词:数字…… MVDR算法matlab程序_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。...当存在强干扰时,传统的MVDR算法的稳定性较差,在有限次快拍数条件下,会带来…… 度,改善了雷达阵列系统分辨性能.文中给出了MIMO阵列相关滤波器组分离目标回波信号的原理框图,并进行了MIMO阵列常规波束形成器和最小方差无失真响应...算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。...研究并仿真了基于最小均方误差准 则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。...算法以及 LMS 算法等自适应算法,同时水听器阵列也具有不…… 基于拉伸处理的宽带频域接收波束形成方法 [J], 曹运合; 张守宏; 王胜华; 尚 海燕; 罗永健 5.基于分数时延的 TAMVDR 宽带波束形成方法

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ADC采样滤波算法利用卡尔曼滤波算法详解

& \text{\delta_2为测量噪声} \end{cases} { Xk+1​=Xk​+δ1​,Zk+1​=Xk+1​+δ2​,​δ1​为系统噪声δ2​为测量噪声​ 2 卡尔曼滤波算法...我们知道卡尔曼滤波算法的公式如下： 由于相关系数都为1,于是可以得出如下公式： { P 0 , 0 = 0 P k , k − 1 = P k − 1 , k − 1 + Q G k = P...ADC_OLD_Value = ADC_Value; kalman_adc_old = kalman_adc; return kalman_adc; } 4 如何优化 用以上的代码实现的滤波算法...方案一：在采样值与优化值相差大于某值时采用一阶滞后滤波算法，小于该值时采用卡尔曼滤波算法； 方案二：比较一段时间内的ADC采样值与优化值差值，若一直处于某个范围如（6~30），采用一阶滞后滤波算法，反之采用卡尔曼滤波算法...： https://blog.csdn.net/moge19/article/details/87389728 卡尔曼滤波算法的推导过程详见博文： https://blog.csdn.net/moge19

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自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）--简介

1 自适应滤波器基本概念 自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。...滤波器系数的新值是使用系数更新算法确定的，该算法根据错误信号 e 计算每个滤波系数的调整。错误信号 e 通常计算为实际输出信号 y 和所需输出信号 d 之间的差值。...所需的输出信号 d 取决于自适应滤镜的具体应用。但是，自适应算法将更改系数，从而最大限度地降低错误信号 e 的平均平方值。...滤波器输出由滤波器系数定义 尽量将预期的方形误差降至最低： 自适应滤波器通常有四种不同的配置： 1）系统识别 2）噪音消除 3）均衡 4）自适应预测 系统识别 在系统识别中，我们观察一个未知的系统...，并将其输出与自适应滤波器进行比较。

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双边滤波算法原理

简介 图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。...原理 滤波算法中，目标点上的像素值通常是由其所在位置上的周围的一个小局部邻居像素的值所决定。...高斯滤波在低通滤波算法中有不错的表现，但是其却有另外一个问题，那就是只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。...使用上述实现的算法对几张带有噪声的图像进行滤波后的结果如下所示： 上图从左到右分别为：双边滤波；原始图像；高斯滤波。...从图片中可以较为明显地看出两种算法的区别，最直观的感受差别就是使用高斯算法后整张图片都是一团模糊的状态；而双边滤波则可以较好地保持原始图像中的区域信息，看起来仍然嘴是嘴、眼是眼（特别是在第一张美女图像上的效果

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图像滤波算法总结

该篇主要是对图像滤波算法一个整理 1：图像滤波既可以在实域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。...2：均值滤波 用其像素点周围像素的平均值代替元像素值，在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。在OpenCV中，可以使用boxFilter和blur函数进行均值滤波。...均值滤波的核为： 3：中值滤波 中值滤波用测试像素周围邻域像素集中的中值代替原像素。中值滤波去除椒盐噪声和斑块噪声时，效果非常明显。...双边滤波与高斯滤波相比，对于图像的边缘信息能够更好的保留，其原理为一个与空间距离相关的高斯核函数与一个灰度距离相关的高斯函数相乘。...两者权重系数相乘，得到最终的卷积模板，由于双边滤波需要每个中心点领域的灰度信息来确定其系数，所以速度比一般的滤波慢得多，而且计算量增长速度为核的大小的平方。

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