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lms算法基本思想及原理
一、最小均方算法（LMS）概述 1959年，Widrow和Hoff在對自適應線性元素的方案一模式識別進行研究時，提出了最小均方算法（簡稱LMS算法）。LMS算法是基于維納濾波，然
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自適應數字預失真放大器的算法研究
1 引言在基于查找表的自適應預失真放大器中，最小均方LMS(1east-mean-square)算法廣泛采用文獻[1-5]所提出的觀點。初始收斂速度、時變系統(tǒng)跟蹤能力及穩(wěn)態(tài)失調是衡量自適應濾
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基于FPGA的自適應均衡器的研究與設計
摘要：近年來，自適應均衡技術在通信系統(tǒng)中的應用日益廣泛，利用自適應均衡技術在多徑環(huán)境中可以有效地提高數字接收機的性能。為了適應寬帶數字接收機的高速率特點，本文闡述了自適應均衡器的原理并對其進行改進。最
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LMS自適應濾波器干擾方法
摘要 自適應濾波器能有效地提高雷達在復雜電磁環(huán)境下的適應能力，在雷達信號處理機中得到廣泛的運用，其核心是使用自適應算法，將濾波器設計成根據目標對照射信號的響應，及外界的電磁環(huán)境的變化等因素，調節(jié)濾波器的
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新的變步長LMS算法及其在DSP上的實現(xiàn)
Widrow和Hoff等人于1960年提出最小均方誤差(LMS)算法，由于其結構簡單，計算量小，穩(wěn)定性好，易于實現(xiàn)等優(yōu)點而得到廣泛的應用。LMS算法的缺點是收斂速度慢，它克服不了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差這一對固有矛盾：在收斂的前
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新的變步長LMS算法及其在DSP上的實現(xiàn)
新的變步長LMS算法及其在DSP上的實現(xiàn)
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浮點LMS算法的FPGA實現(xiàn)
浮點LMS算法的FPGA實現(xiàn)
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基于FPGA的高速自適應濾波器的實現(xiàn)
在LMS算法進行變步長處理的基礎上，結合馳豫超前流水線技術和時序重構技術提出了創(chuàng)新結構和改進算法，在FPGA的仿真綜合環(huán)境中設計實現(xiàn)了該高速自適應濾波器，并且在Altera DE2-70開發(fā)板上進行了板級測試。
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基于FPGA的高速自適應濾波器的實現(xiàn)
在LMS算法進行變步長處理的基礎上，結合馳豫超前流水線技術和時序重構技術提出了創(chuàng)新結構和改進算法，在FPGA的仿真綜合環(huán)境中設計實現(xiàn)了該高速自適應濾波器，并且在Altera DE2-70開發(fā)板上進行了板級測試。
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新的變步長LMS算法及DSP設計
Widrow和Hoff等人于1960年提出最小均方誤差(LMS)算法，由于其結構簡單，計算量小，穩(wěn)定性好，易于實現(xiàn)等優(yōu)點而得到廣泛的應用。LMS算法的缺點是收斂速度慢，它克服不了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差這一對固有矛盾：在收斂的前
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新的變步長LMS算法及DSP設計
新的變步長LMS算法及DSP設計
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DNLMS濾波器的FPGA實現(xiàn)
0 引 言自適應濾波器一直是信號處理領域的研究熱點之一，經過多年的發(fā)展，已經被廣泛應用于數字通信、回聲消除、圖像處理等領域。自適應濾波算法的研究始于20世紀50年代末，Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(L
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DNLMS濾波器的FPGA實現(xiàn)
0 引 言自適應濾波器一直是信號處理領域的研究熱點之一，經過多年的發(fā)展，已經被廣泛應用于數字通信、回聲消除、圖像處理等領域。自適應濾波算法的研究始于20世紀50年代末，Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(L
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DNLMS濾波器的FPGA實現(xiàn)
自適應濾波器的研究是近年來研究的熱門方向，在PFGA中實現(xiàn)高速的自適應濾波器的設計更是一個熱點，在此采用DSP Builder系統(tǒng)建模的方法，在FPGA中實現(xiàn)了歸一化LMS算法，實驗結果表明：用DSPBuilder設計的8階DNLMS算法比用底層的VHDL代碼設計效率更高，靈活性更大，速度更快。同樣比通用的DSP芯片設計的8階NLMS濾波器處理速度快了20多倍。如果將8階NLMS濾波器擴展到512階或者1 024階，可以很好地應用于自適應回聲消除等很多自適應濾波的領域。
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DNLMS濾波器的FPGA實現(xiàn)
自適應濾波器的研究是近年來研究的熱門方向，在PFGA中實現(xiàn)高速的自適應濾波器的設計更是一個熱點，在此采用DSP Builder系統(tǒng)建模的方法，在FPGA中實現(xiàn)了歸一化LMS算法，實驗結果表明：用DSPBuilder設計的8階DNLMS算法比用底層的VHDL代碼設計效率更高，靈活性更大，速度更快。同樣比通用的DSP芯片設計的8階NLMS濾波器處理速度快了20多倍。如果將8階NLMS濾波器擴展到512階或者1 024階，可以很好地應用于自適應回聲消除等很多自適應濾波的領域。
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LMS自適應濾波器的仿真與實現(xiàn)
0 引言 自適應濾波器可廣泛應用于系統(tǒng)識別、信號處理和數字通信等許多領域。而超大規(guī)模集成電路和FPGA的飛速發(fā)展，也促進了自適應濾波技術的進步。此外，由于其對干擾頻率不敏感，且其權值調整是基于對系統(tǒng)參
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LMS自適應濾波器的仿真與實現(xiàn)
0 引言 自適應濾波器可廣泛應用于系統(tǒng)識別、信號處理和數字通信等許多領域。而超大規(guī)模集成電路和FPGA的飛速發(fā)展，也促進了自適應濾波技術的進步。此外，由于其對干擾頻率不敏感，且其權值調整是基于對系統(tǒng)參
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自適應濾波算法的仿真及工程實現(xiàn)
為了對自適應濾波算法的濾波性能進行分析，在自適應濾波理論研究的基礎上，研究自適應濾波器結構及LMS自適應濾波算法。給出LMS算法的求解的公式，基于LMS算法求解公式，采用Matlab仿真和DSP軟件編程兩種方法實現(xiàn)了LMS算法，并給出了不同信噪比條件下，LMS算法的仿真實現(xiàn)的濾波結果及DSP實現(xiàn)的濾波結果，通過兩種結果的比較可以看出，在信噪比較低的條件下，LMS算法工程上的濾波效果明顯達不到理論上的濾波效果。該研究對于自適應濾波理論的工程應用，具有一定的指導作用。
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自適應濾波算法的仿真及工程實現(xiàn)
為了對自適應濾波算法的濾波性能進行分析，在自適應濾波理論研究的基礎上，研究自適應濾波器結構及LMS自適應濾波算法。給出LMS算法的求解的公式，基于LMS算法求解公式，采用Matlab仿真和DSP軟件編程兩種方法實現(xiàn)了LMS算法，并給出了不同信噪比條件下，LMS算法的仿真實現(xiàn)的濾波結果及DSP實現(xiàn)的濾波結果，通過兩種結果的比較可以看出，在信噪比較低的條件下，LMS算法工程上的濾波效果明顯達不到理論上的濾波效果。該研究對于自適應濾波理論的工程應用，具有一定的指導作用。
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