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分析了针对稀疏系统进行辨识的自适应滤波算法,主要研究的是能够改善辨识稀疏系统性能的成比例自适应算法。对于有色输入信号,引入解相关原理改善了成比例自适应算法对稀疏系统辨识的性能。但固定步长使得解相关成比例自适应算法在收敛速度和稳态误差方面存在矛盾,为此,引入凸组合可有效解决此问题。通过仿真实验验证了凸组合解相关成比例自适应算法的优越性。 相似文献
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介绍了改进型自适应滤波器的工作原理,提出一种改进型变步长自适应滤波算法,该算法极大地减少了噪声和延时对检测系统收敛速度和精度的影响.仿真实验结果证明了该算法的有效性和实用性. 相似文献
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常数模算法（constant modulus algorithm,CMA）能够很好地克服无线信道引入的符号间干扰（ISI）,在信道均衡中广泛应用,但存在稳态误差大,相位旋转的问题;MMA算法解决了CMA算法的相位旋转问题,但仍然有较大的稳态误差。为了克服以上缺点,在研究各种算法的基础上,引入非线性函数来构造步长调整参数,计算机仿真结果表明,相比传统算法,变步长盲均衡算法有较快的收敛速度和更好的均衡效果。 相似文献
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研究使用虚拟噪声补偿技术的自适应kalman滤波算法。首先对实际系统模型中的误差部分进行虚拟噪声补偿,然后通过一般自适应kalman滤波算法相结合,使改进的自适应kalman滤波算法在带有模型误差和噪声统计特性误差的前提下,能够在线估计观测随机误差的噪声特性。并编制仿真软件,验证改进算法的可行性。 相似文献
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研究使用虚拟噪声补偿技术的自适应kalman滤波算法。首先对实际系统模型中的误差部分进行虚拟噪声补偿,然后通过一般自适应kalman滤波算法相结合,使改进的自适应kalman滤波算法在带有模型误差和噪声统计特性误差的前提下,能够在线估计观测随机误差的噪声特性。并编制仿真软件,验证改进算法的可行性。 相似文献
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非线性动态调节模型的滤波式递推辨识算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Hammerstein非线性动态调节模型提出一种基于数据滤波的递推广义最小二乘算法,方法的主要思想是：通过数据滤波,将辨识模型分解成系统模型和噪声模型,然后分别辨识。最后给出两种方法的仿真实例,通过与递推广义最小二乘算法参数估计精度和收敛速度的比较,来说明滤波式递推广义最小二乘算法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于变步长迭代收敛的区域寻优方法的稳定数学模型,采用变步长迭代收敛的方法进行数学建模,在区域寻优过程中,起始时采用较大的迭代步骤,计算得最优解稳定所在的区域,达到稳定解所在区域后,减小迭代步骤,逐步逼近,使最优解稳定在一个误差很小的范围内。实验结果表明,相对于传统方法,区域寻优变步长迭代速度平均提高了20%,区域寻优变步长迭代误差平均降低了35%,在很多数学应用中取得了很好的效果,具有很好的实际应用价值。 相似文献
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在分析了传统的自适应滤波器NLMS(Normalized Least Mean Square)算法的基本原理的基础上,提出了一种新的改进的变步长LMS算法并使用Matlab对其算法进行了验证。其仿真结果表明,改进方案比传统的归一化算法在收敛过程中的震荡要更小。 相似文献
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传统的传感网络信号挖掘方法在噪声干扰下,以降低波动信号参与通信为代价调控网络平稳度,极大降低了网络信号传递效率,存在较大的弊端。提出一种基于改进中值滤波的神经网络敏感信号挖掘方法,分析噪声干扰下无线传感网络信号特征,采用改进中值滤波的神经网络对原始含噪敏感信号进行中值滤波,利用中值滤波抑制噪声干扰产生的敏感信号值,通过BP神经网络去除敏感信号中的噪声,采用梯度下降方法在信号权矢量空间中求取误差函数的极小值,获取使误差函数极小化的权值组合,也就是待挖掘的传感网络敏感信号最佳解,实现传感网络敏感信号的准确挖掘。实验结果表明,所提方法能更好地过滤噪声,有效挖掘出敏感信号,具有较高的鲁棒性和自适应特性。 相似文献
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自适应小波-遗传算法在齿轮箱故障诊断中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
自适应滤波能对非线性系统实现辨识、建模、预测和滤波,将其用于解决拖拉机齿轮箱故障诊断中的自适应除噪问题。文章分析了Morlet自适应小波滤波器的滤波原理以及基于自适应算法一遗传算法的自适应滤波寻优过程,将二者结合实现从强噪背景中提取弱故障信号。 相似文献
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在数字通信中,接收信号通常会受到码间干扰的影响,尤其是在多径衰弱无线信道环境中,这种现象更为严重。采用盲均衡技术可以消除码间干扰。针对基于常数模算法的判决反馈盲均衡收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出了一种新的多模判决反馈盲均衡算法。算法用信号的独立模值取代常数模算法的模值,加快了收敛速度减小了稳态误差。通过计算法仿真对两种算法进行比较,仿真结果证明了新算法的有效性。 相似文献
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为了解决化石能源造成的环境污染和气候变暖问题,光伏等可再生能源成了当前研究的热点。为了充分利用光伏电池的输出电能,根据光伏电池特性需要对其最大功率点进行实时跟踪。本文分析了传统定步长扰动跟踪及一次变步长扰动法的缺点,提出一种根据下一时刻扰动结果判断状态并自动调节扰动步长的自适应方法。仿真结果表明所提出的自适应扰动方法可以可以有效提高动态速度和稳态精度。 相似文献