基于粒子群算法的自适应LMS滤波器设计及可重构硬件实现

2010-4-26 16:13:08 2321

0 自适应滤波器设计是典型的多参数组合优化问题,利用一种改进的粒子群优化算法(MPSO)来优化设计自适应LMS滤波器.将滤波器设计问题转化为滤波器参数优化的问题,利用改进的粒子群算法MPSO搜索整个参数空间,从而获得全局优化的系数.设计的滤波器应用于系统的跟踪响应中,并在基于可重构硬件的平台上实现自适应滤波器.从收敛和失调性能指标评价所设计的LMS滤波器,实验结果表明设计的LMS滤波器具有较好的性能,证明了这种方法的有效性和优越性【关键词】：自适应滤波器;;LMS算法;;滤波器优化设计;;粒子群算法;;可重构硬件【DOI】：CNKI:SUN:JMDB.0.2010-01-001 【正文快照】：0引言自适应滤波器是现代数字信号处理技术的重要研究方向,其中最小均方算法LMS(Least MeanSquare)以其结构简单,计算量小等特点而得到了广泛的应用.最小均方算法LMS是基于最小均方误差准则的自适应算法,它需要利用梯度信息.LMS算法的收敛速度与失调之间是相互矛盾的,迭代步长全文下载 0
2010-4-26 16:13:08　　评论淘帖0 举报相关推荐 • LMS自适应滤波器的算法原理和应该如何实现 16 • 改进的LMS算法自适应滤波器的DSP实现 34 • 自适应滤波-LMS算法的FPGA实现 1953 • 基于labview的lms自适应滤波器设计 4089 • 语音去噪LMS自适应滤波器算法 91 • 运用labview设计lms自适应滤波器实现降噪 2612 • 基于自适应优秀系数的粒子群算法 0 • 自适应LMS滤波器在FPGA中的实现 34 • LMS自适应滤波器的FPGA实现 75 • 基于LMS算法与RLS算法的自适应滤波 219