导读:本文包含了滤波最小均方算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数字主动降噪耳机,权重滤波误差信号Fx,LMS算法,混合控制
滤波最小均方算法论文文献综述
李楠,安峰岩,杨飞然,杨军[1]（2018）在《一种用于主动降噪耳机的权重滤波误差信号滤波-x最小均方算法》一文中研究指出针对传统Fx LMS算法前馈自适应主动降噪耳机系统因果性条件不足时在宽带噪声环境中产生的高频噪声抬升问题,该文引入权重滤波误差信号Fx LMS算法用于抑制高频噪声的抬升,但该算法带来了低频降噪量不足问题。因此,进一步提出将固定系数混合控制器与权重滤波误差信号Fx LMS算法结合,在解决高频噪声抬升问题的同时,保证了良好的低频降噪量。基于DSP平台实现了提出的主动降噪耳机方案。实验证明,该方案针对宽带和单频等噪声都取得了较好的降噪效果。(本文来源于《应用声学》期刊2018年03期）
刘锦春,朱石坚,何其伟,丁少春[2]（2016）在《基于直接泄漏滤波X最小均方算法的海水泵振动控制应用研究》一文中研究指出针对参考信号频率与振源频率偏差造成往复海水泵自适应主动控制性能下降的问题,提出直接泄漏滤波X最小均方的自适应振动控制算法。通过一种几何关系来进行参考信号的相位更新,并基于泄露滤波X最小均方误差方法,设计了直接进行频率函数控制更新和控制权系数更新的振动控制算法。通过泄露因子限制控制输出能量。为验证该方法的有效性,进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够通过自调节参考信号频率,跟踪振源信号变化,取得良好的振动抑制效果。进行了水泵试验台架的振动控制试验,检验该自适应控制算法性能。试验结果表明,该方法能够对频率缓慢变化的水泵振动进行有效的自适应振动控制。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2016年03期）
玉昊昕,陈克安[3]（2015）在《次级通路估计误差偏移下的滤波-x最小均方算法收敛性能》一文中研究指出实现自适应有源噪声控制算法时,次级通路辨识是其关键环节。由于环境干扰等因素的存在,实际的次级通路特性不是恒定的,而是在一定范围内随机变化。次级通路传递函数建模结果与实际通路之间会存在随机偏移误差,将影响自适应有源控制算法的收敛性能,严重的可能导致系统不稳定,因此研究此种情况下的系统收敛性能十分必要。以单频噪声为例,通过建立滤波-x最小均方算法(Fx LMS)的等效传递函数,用线性时不变(LTI)系统的稳定性判据求解算法稳定条件,求得次级通路误差存在时收敛系数的取值范围,然后通过系统极点来分析此时算法收敛特性,并研究收敛系数取值对次级通路误差的承受能力。最后,通过实验证明了分析的有效性。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2015年06期）
王凡,卢光跃,弥寅[4]（2015）在《基于中值滤波的分布式扩散最小均方算法》一文中研究指出研究无线传感网潜在的恶意攻击节点对系统整体估计性能的影响,从节点选择的角度入手,改进原有扩散最小均方算法的融合步骤。针对接收到的相邻居节点估计值采用中值滤波处理,替代原来的融合方法,以降低恶意攻击节点对整个网络的影响。通过改变恶意节点攻击强度或恶意节点度,对改进算法进行仿真,结果显示全局均方偏差值有所降低,且改进算法对恶意节点攻击强度和恶意节点度的改变并不敏感。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2015年05期）
马晓双,沈焕锋,杨杰,张良培[5]（2015）在《极化SAR相干斑抑制的非局部加权最小均方误差滤波算法》一文中研究指出目的相干斑的存在严重影响了极化合成孔径雷达(Pol SAR)的影像质量。对相干斑的抑制是使用SAR数据的必不可少的预处理程序。提出一种基于非局部加权的线性最小均方误差(LMMSE)滤波器的极化SAR滤波的方法。方法该方法的主要过程是利用非局部均值的理论来获取LMMSE估计器中像素样本的权重。同时,在样本像素的选取过程中,利用待处理像素的极化散射特性和邻域块的异质性来排除不相似像素以加速算法,同时达到保持点目标和自适应调节块窗口大小的目的。结果模拟影像和真实影像上进行的实验结果表明,采用这种方法滤波后影像的质量得到明显改善。和传统的LMMSE算法相比,无论是单视的影像还是多视的影像,本文方法去噪结果的等效视数都高出8视以上;峰值信噪比也提升了5.8 d B。同时,去噪后影像分类的总体精度也达到了83%以上,该方法的运行效率也比非局部均值算法有了较大提升。结论本文方法不仅能够有效抑制相干斑噪声,还能较好地保持边缘和细节信息以及极化散射特性。这将会为后续高效利用SAR数据提供保障。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2015年01期）
郑永翔,任超,温景阳,胡刚,于亚静[6]（2014）在《基于空时滤波的修正两步最小均方波束形成算法》一文中研究指出本文针对空时二维滤波器结构,提出了修正两步最小均方波束形成算法,通过修正每次迭代运算中的期望阵列响应幅度和方向矩阵,显着地减少了矩阵运算量,达到快速准确求解期望方向图的相位和相应权矢量的目的。该算法在不改变天线阵元数的情况下,比传统空域滤波增加了时域处理维数,提高了波束形成质量,并利用了期望方向图相位的随机性,通过迭代更新期望方向图的相位和相应权矢量,实现了方向图的旁瓣控制,理论上可以形成任意控制的旁瓣波束,可满足不同应用场合的需求。经计算机仿真实验,算法可以很好的收敛到期望的方向图,充分验证了该算法的有效性。该算法可广泛应用于多天线的GNSS导航接收机或抗干扰接收机中,在提高接收机在复杂环境下的可用性和灵敏度上具有重要的意义。(本文来源于《第五届中国卫星导航学术年会论文集-S7 北斗/GNSS用户终端技术》期刊2014-05-21）
高媛[7]（2014）在《基于最小均方误差的稀疏自适应滤波算法研究》一文中研究指出自适应滤波器具有不用预先知道系统特性，便可以动态调整自适应滤波器参数的优点，在系统辨识、语音预测、回声消除等众多方面均有着广泛应用。本文基于系统辨识模型讨论了自适应滤波算法，并主要就声学回声路径稀疏的特性，深入学习了脉冲响应稀疏的问题。稀疏性指的是大部分的权值系数的值很小或者是0，只有很小一部分的权值系数的值比较大。在众多自适应滤波算法中基于最小均方误差（MMSE）的LMS（Least MeanSquare）算法具有结构简单、收敛速度快、计算复杂度低等优点，但是随着人们对通信质量需求的提高，以及LMS算法在脉冲响应稀疏这样的系统里并没有考虑到稀疏性这一问题，传统的LMS算法已经无法实现最佳滤波效果。本文在研究LMS算法的基础上，考虑声学回声路径的稀疏特性，对稀疏自适应滤波算法进行了学习研究和分析比较，讨论了其中最主要的两类算法。一类是系数比例最小均方算法，包括PNLMS（Proportionate Normalized Least Mean Square）算法、MPNLMS（PNLMS based on Mu-law）算法、基于l1范数的IPNLMS（IPNLMS basedonl1Norm）算法和MIPNLMS（Improved MPNLMS）算法等。本文对此类算法进行了深入的研究学习，对算法进行了仿真实验，从计算复杂度、收敛速度和稳态失调等方面分析了它们各自的优、缺点。另一类是零吸引最小均方算法，包括零吸引LMS（zero attracting LMS，ZA-LMS）算法和零吸引NLMS（zero attracting NLMS，ZA-NLMS）算法，本文将两种零吸引算法分别与其对应的基本算法进行了仿真比较和分析。最后又将系数比例算法中的标准PNLMS算法和零吸引算法中的ZA-NLMS算法进行了仿真比较，可以看出ZA-NLMS算法在脉冲响应稀疏的时候，具有比PNLMS算法更好的表现性能。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2014-03-01）
谢子殿,董志国,崔师明[8]（2012）在《反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法》一文中研究指出为解决传统最小均方自适应滤波算法联合参数λ(n)运算量大、收敛速度慢的问题,提出一种基于修正的反正切函数的凸组合最小均方滤波算法,并应用Matlab软件对不同信噪比算法进行仿真比较。结果表明:该算法在保证运算量的前提下,能够加快算法的收敛速度及减小其稳态误差。反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法具有更好的滤波性能。(本文来源于《黑龙江科技学院学报》期刊2012年06期）
汪成曦,刘以安,张强[9]（2012）在《改进的最小均方自适应滤波算法》一文中研究指出针对传统的固定步长最小均方(LMS)算法应用于雷达杂波自适应滤波器系统存在收敛速度与收敛精确度相矛盾的问题,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。在其基础步长迭代公式中,通过组合自相关误差与前一步长因子来实时更新迭代下一步长因子的方法,达到具有较快的收敛速度和较小的失调,并且不受已经存在的不相关噪声的干扰的效果。仿真结果表明,所提方法的实验效果与传统固定步长LMS算法及已有算法相比,在收敛速率、收敛精度、抑制噪声方面都有很大的改善,证明所提算法是有效、可行的,且与理论分析一致。(本文来源于《计算机应用》期刊2012年07期）
姜吉光,王登峰[10]（2012）在《基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究》一文中研究指出通过对噪声主动控制技术中广泛应用的归一化滤波最小均方算法的分析,提出了基于频率选择性的归一化滤波最小均方算法,并建立了该算法在噪声主动控制中的应用模型。在Matlab/Simulink环境中建立了归一化频率选择性最小均方算法的仿真模型。通过合理地选取自适应滤波器的结构、滤波器长度、收敛因子等控制参数,对单频噪声信号和窄带随机噪声信号进行了自适应抵消仿真分析。仿真结果表明,噪声信号抵消效果明显,与理论分析的结论一致,证明该算法准确并且有效。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2012年12期）
滤波最小均方算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对参考信号频率与振源频率偏差造成往复海水泵自适应主动控制性能下降的问题,提出直接泄漏滤波X最小均方的自适应振动控制算法。通过一种几何关系来进行参考信号的相位更新,并基于泄露滤波X最小均方误差方法,设计了直接进行频率函数控制更新和控制权系数更新的振动控制算法。通过泄露因子限制控制输出能量。为验证该方法的有效性,进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够通过自调节参考信号频率,跟踪振源信号变化,取得良好的振动抑制效果。进行了水泵试验台架的振动控制试验,检验该自适应控制算法性能。试验结果表明,该方法能够对频率缓慢变化的水泵振动进行有效的自适应振动控制。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滤波最小均方算法论文参考文献
[1].李楠,安峰岩,杨飞然,杨军.一种用于主动降噪耳机的权重滤波误差信号滤波-x最小均方算法[J].应用声学.2018
[2].刘锦春,朱石坚,何其伟,丁少春.基于直接泄漏滤波X最小均方算法的海水泵振动控制应用研究[J].四川大学学报(工程科学版).2016
[3].玉昊昕,陈克安.次级通路估计误差偏移下的滤波-x最小均方算法收敛性能[J].噪声与振动控制.2015
[4].王凡,卢光跃,弥寅.基于中值滤波的分布式扩散最小均方算法[J].西安邮电大学学报.2015
[5].马晓双,沈焕锋,杨杰,张良培.极化SAR相干斑抑制的非局部加权最小均方误差滤波算法[J].中国图象图形学报.2015
[6].郑永翔,任超,温景阳,胡刚,于亚静.基于空时滤波的修正两步最小均方波束形成算法[C].第五届中国卫星导航学术年会论文集-S7北斗/GNSS用户终端技术.2014
[7].高媛.基于最小均方误差的稀疏自适应滤波算法研究[D].沈阳工业大学.2014
[8].谢子殿,董志国,崔师明.反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法[J].黑龙江科技学院学报.2012
[9].汪成曦,刘以安,张强.改进的最小均方自适应滤波算法[J].计算机应用.2012
[10].姜吉光,王登峰.基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究[J].科学技术与工程.2012
标签：数字主动降噪耳机; 权重滤波误差信号Fx; LMS算法; 混合控制;