收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于核方法的自适应滤波的算法的研究

朱陈良  
【摘要】:自适应滤波算法目前已经成为信号处理学科的一个重要领域。其中,最小均方算法LMS是最著名的线性实时算法之一。由Widrow和Hoff在1960年提出,LMS算法由于其在各种信号处理中的简单性和应用性成为十分广泛的工具。但是,随着科技和学术的发展,非线性系统的处理问题在国防、雷达、通讯等领域已经越来越得到重视。在这种情况下,线性滤波算法在处理这些非线性问题时表现不理想。而传统的处理非线性问题的算法如神经网络等,虽然处理非线性问题的效果较好,但是计算较复杂,容易陷入局部极小值等原因,所以在实际中应用困难。 核方法的基本原理为我们通过线性算法构造对应的非线性算法提供了一条有效的途径。本文以线性自适应滤波算法为基础,借助于核方法原理,构造出基于核的自适应滤波算法。这种算法本质上是一种非线性自适应滤波算法,不仅具有像神经网络的非线性信号处理能力,又具有类似于线性滤波算法的低计算代价。 本文的创新工作如下: (1)提出了两种基于核方法的自适应滤波算法。利用核方法原理,将最小均方算法映射到高维特征空间,在高维特征空间中进行自适应学习,并且采用归一化的思想和变步长的更新方式。然后,通过核函数返回原空间进行计算以此构造出基于核的自适应滤波算法。仿真实验表明该算法具有较强的非线性信号处理能力。 (2)研究所提出的核NLMS自适应滤波算法在噪声抵消问题的应用。将所提出的基于核自适应滤波算法应用于音频噪声抵消,实现对噪声信号的抑制衰减。仿真实验验证了核NLMS自适应滤波算法在音频噪声抵消中的性能效果。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 高鹰,谢胜利;一种基于三阶累积量的准则及自适应滤波算法[J];电子与信息学报;2002年09期
2 高清运,李学初;适合硬件实现的自适应滤波算法[J];微电子学与计算机;2003年07期
3 王芳,冯新喜,李鸿艳;一种新的自适应滤波算法[J];现代雷达;2003年07期
4 高鹰,谢胜利;带旋转因子的多路回波消除自适应滤波算法简化[J];系统工程与电子技术;2004年05期
5 单永高,范影乐,庞全;基于差分的细节保留自适应滤波算法[J];计算机工程与科学;2004年07期
6 刘铁男,冯兆冰;基于和声搜索的自适应滤波算法[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年04期
7 钱洋洋;张金成;李秋江;;基于增益调整策略的自适应滤波算法[J];战术导弹技术;2007年03期
8 张建强;张平定;王睿;;修正的截断正态概率密度模型自适应滤波算法[J];陕西理工学院学报(自然科学版);2007年01期
9 李庆奎;吕志平;;基于模糊理论构造的自适应滤波算法[J];测绘科学;2008年02期
10 贾彩娟;许晖;;多模自适应滤波算法的性能改进方法[J];火力与指挥控制;2009年05期
11 朱勇刚;姚富强;陈亮;朱义勇;;变步长自适应滤波算法的统一框架及其矢量扩展[J];信号处理;2009年10期
12 秦虹;王耀南;朱江;朱惠峰;;一种改进的极值均值自适应滤波算法[J];计算机工程与应用;2009年32期
13 万永刚;朱恒军;刘树东;;在单片机中实现自适应滤波算法的分析[J];齐齐哈尔大学学报(自然科学版);2010年03期
14 宋彦;汪萌;戴礼荣;王仁华;;一种新的变步长自适应滤波算法及分析[J];电路与系统学报;2010年04期
15 檀甲甲;张建秋;;基于多项式预测模型的最优自适应滤波算法[J];中国科学:信息科学;2011年04期
16 邢文奇;胡红利;董军;;采用互相关与自适应滤波算法测量流速的比较研究[J];西安交通大学学报;2011年06期
17 贾彩娟;许晖;;分级多模自适应滤波算法无人机控制系统故障诊断[J];火力与指挥控制;2011年07期
18 江洁;郭德伟;;基于小波包理论的自适应滤波算法研究[J];煤矿机械;2012年04期
19 朱扬明;王志中;;自适应滤波算法的一个改进方案[J];南京邮电学院学报;1991年02期
20 石星,戴庆芬,李乐民;逐级最优自适应滤波算法[J];信号处理;1998年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 徐润博;;一种变步长自适应滤波算法及其分析[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集(下册)[C];2009年
2 李超;毛剑琴;;一种进化的自适应滤波算法及其在振动主动控制中的应用[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
3 刘先省;胡振涛;;基于“当前”统计模型修正的自适应滤波算法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
4 牛振中;李岁劳;王青青;任鸿飞;;改进的自适应滤波算法及其在精确空投组合导航中的应用[A];惯性技术发展动态发展方向研讨会文集——新世纪惯性技术在国民经济中的应用[C];2012年
5 赵龙;李铁军;陈璞;;新型自适应滤波算法及其在惯导/双星组合中的应用[A];第一届中国卫星导航学术年会论文集(下)[C];2010年
6 陈勇;黄清;;自适应滤波算法在多普勒频偏估计中的应用研究[A];2007年全国微波毫米波会议论文集(下册)[C];2007年
7 张磊磊;王再英;;基于Matlab仿真的几种自适应滤波算法的比较研究[A];第十七届全国煤矿自动化学术年会、中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2007年
8 陈坡;孙付平;郭飞;刘雪瑞;;扩展自适应滤波算法在GNSS/INS紧组合中的应用[A];微机电惯性技术的发展现状与趋势——惯性技术发展动态发展方向研讨会文集[C];2011年
9 陶伟刚;冯新喜;;一种新的目标跟踪自适应滤波算法[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
10 刘世金;张榆锋;刘大利;高永丽;;几种自适应滤波算法在噪声抵消应用中的仿真比较研究[A];系统仿真技术及其应用(第7卷)——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 高鹰;基于累积量的自适应滤波理论及其应用[D];华南理工大学;2002年
2 张斌;高效稳健的自适应滤波算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 刘立刚;稀疏冲激响应的自适应滤波算法及其应用研究[D];复旦大学;2010年
4 李宁;LMS自适应滤波算法的收敛性能研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋阳波;分数阶傅里叶变换自适应滤波算法及应用[D];湘潭大学;2009年
2 陈莉;自适应滤波算法与应用研究[D];西安电子科技大学;2006年
3 段雪梅;α-稳定噪声环境下的自适应滤波算法[D];西安电子科技大学;2007年
4 郭华;自适应滤波算法及应用研究[D];西北师范大学;2007年
5 鄂智丰;基于相关函数的自适应滤波算法的拓展研究[D];中南林业科技大学;2009年
6 苗秋园;核自适应滤波算法的研究[D];浙江大学;2012年
7 张会先;自适应滤波算法的研究与应用[D];西安电子科技大学;2012年
8 王晓丹;基于小波变换的自适应滤波算法的分析与应用[D];延边大学;2008年
9 王秀红;自适应滤波算法研究与改进[D];山东大学;2006年
10 王建军;基于离散小波变换的自适应滤波算法分析与研究[D];吉林大学;2007年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978