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文檔簡(jiǎn)介
1、自適應(yīng)濾波算法的研究是當(dāng)今自適應(yīng)濾波處理最為活躍的研究方向之一,在通信、雷達(dá)、聲納、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。收斂速度快、計(jì)算復(fù)雜度低、穩(wěn)定性好的自適應(yīng)濾波算法是相關(guān)研究者不斷努力追求的目標(biāo)。LMS算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn),在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常被采用;但是LMS算法收斂速度慢,后來(lái)又發(fā)展了變換域LMS算法。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的出現(xiàn)為變換域的自適應(yīng)濾波算法提供了新的方法。本論文將分?jǐn)?shù)階傅里葉變換應(yīng)用于自適應(yīng)濾波算法,主要開展了以下工作:<
2、br> (1)在全面分析LMS自適應(yīng)濾波算法原理及改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上,利用離散分?jǐn)?shù)余弦變換(DFRCT)良好的正交性能,提出一種離散分?jǐn)?shù)余弦變換LMS(DFRCT-LMS)自適應(yīng)濾波算法。針對(duì)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的分?jǐn)?shù)階次不確定問(wèn)題,提出一種尋找最優(yōu)分?jǐn)?shù)階次的方法:建立分?jǐn)?shù)階次和失調(diào)的關(guān)系曲線。詳細(xì)闡述了DFRCT-LMS自適應(yīng)濾波算法的推導(dǎo)過(guò)程和實(shí)現(xiàn)步驟。利用系統(tǒng)辨識(shí)模型,對(duì)算法的性能通過(guò)特征比和學(xué)習(xí)曲線兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析,表明了本文算
3、法的優(yōu)越性。
(2)與LMS算法相比,塊LMS(BLMS)算法能明顯提高計(jì)算速度。本文嘗試結(jié)合塊LMS算法和變換域LMS算法,提出塊變換域LMS自適應(yīng)濾波算法。對(duì)正交變換如:DCT、DFRFT(離散分?jǐn)?shù)階傅里葉變換)、DFRCT,提出DCT-BLMS算法、DFRFT-BLMS算法、DFRCT-BLMS算法。單次學(xué)習(xí)曲線表明:DFRFT-BLMS算法、DFRCT-BLMS算法比塊自適應(yīng)濾波算法有不同程度的提高。
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