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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在对自适应线性元素的方案一模式识别进行研究时，提出了最小均方算法（简称LMS算法）。LMS算法是基于维纳滤波，然
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自适应数字预失真放大器的算法研究
1 引言在基于查找表的自适应预失真放大器中，最小均方LMS(1east-mean-square)算法广泛采用文献[1-5]所提出的观点。初始收敛速度、时变系统跟踪能力及稳态失调是衡量自适应滤
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基于FPGA的自适应均衡器的研究与设计
摘要：近年来，自适应均衡技术在通信系统中的应用日益广泛，利用自适应均衡技术在多径环境中可以有效地提高数字接收机的性能。为了适应宽带数字接收机的高速率特点，本文阐述了自适应均衡器的原理并对其进行改进。最
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LMS自适应滤波器干扰方法
摘要 自适应滤波器能有效地提高雷达在复杂电磁环境下的适应能力，在雷达信号处理机中得到广泛的运用，其核心是使用自适应算法，将滤波器设计成根据目标对照射信号的响应，及外界的电磁环境的变化等因素，调节滤波器的
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新的变步长LMS算法及其在DSP上的实现
Widrow和Hoff等人于1960年提出最小均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前
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新的变步长LMS算法及其在DSP上的实现
新的变步长LMS算法及其在DSP上的实现
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浮点LMS算法的FPGA实现
浮点LMS算法的FPGA实现
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基于FPGA的高速自适应滤波器的实现
在LMS算法进行变步长处理的基础上，结合驰豫超前流水线技术和时序重构技术提出了创新结构和改进算法，在FPGA的仿真综合环境中设计实现了该高速自适应滤波器，并且在Altera DE2-70开发板上进行了板级测试。
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基于FPGA的高速自适应滤波器的实现
在LMS算法进行变步长处理的基础上，结合驰豫超前流水线技术和时序重构技术提出了创新结构和改进算法，在FPGA的仿真综合环境中设计实现了该高速自适应滤波器，并且在Altera DE2-70开发板上进行了板级测试。
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新的变步长LMS算法及DSP设计
新的变步长LMS算法及DSP设计
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新的变步长LMS算法及DSP设计
Widrow和Hoff等人于1960年提出最小均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前
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DNLMS滤波器的FPGA实现
0 引 言自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一，经过多年的发展，已经被广泛应用于数字通信、回声消除、图像处理等领域。自适应滤波算法的研究始于20世纪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滤波器的FPGA实现
0 引 言自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一，经过多年的发展，已经被广泛应用于数字通信、回声消除、图像处理等领域。自适应滤波算法的研究始于20世纪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滤波器的FPGA实现
自适应滤波器的研究是近年来研究的热门方向，在PFGA中实现高速的自适应滤波器的设计更是一个热点，在此采用DSP Builder系统建模的方法，在FPGA中实现了归一化LMS算法，实验结果表明：用DSPBuilder设计的8阶DNLMS算法比用底层的VHDL代码设计效率更高，灵活性更大，速度更快。同样比通用的DSP芯片设计的8阶NLMS滤波器处理速度快了20多倍。如果将8阶NLMS滤波器扩展到512阶或者1 024阶，可以很好地应用于自适应回声消除等很多自适应滤波的领域。
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DNLMS滤波器的FPGA实现
自适应滤波器的研究是近年来研究的热门方向，在PFGA中实现高速的自适应滤波器的设计更是一个热点，在此采用DSP Builder系统建模的方法，在FPGA中实现了归一化LMS算法，实验结果表明：用DSPBuilder设计的8阶DNLMS算法比用底层的VHDL代码设计效率更高，灵活性更大，速度更快。同样比通用的DSP芯片设计的8阶NLMS滤波器处理速度快了20多倍。如果将8阶NLMS滤波器扩展到512阶或者1 024阶，可以很好地应用于自适应回声消除等很多自适应滤波的领域。
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LMS自适应滤波器的仿真与实现
0 引言 自适应滤波器可广泛应用于系统识别、信号处理和数字通信等许多领域。而超大规模集成电路和FPGA的飞速发展，也促进了自适应滤波技术的进步。此外，由于其对干扰频率不敏感，且其权值调整是基于对系统参
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LMS自适应滤波器的仿真与实现
0 引言 自适应滤波器可广泛应用于系统识别、信号处理和数字通信等许多领域。而超大规模集成电路和FPGA的飞速发展，也促进了自适应滤波技术的进步。此外，由于其对干扰频率不敏感，且其权值调整是基于对系统参
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自适应滤波算法的仿真及工程实现
为了对自适应滤波算法的滤波性能进行分析，在自适应滤波理论研究的基础上，研究自适应滤波器结构及LMS自适应滤波算法。给出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软件编程两种方法实现了LMS算法，并给出了不同信噪比条件下，LMS算法的仿真实现的滤波结果及DSP实现的滤波结果，通过两种结果的比较可以看出，在信噪比较低的条件下，LMS算法工程上的滤波效果明显达不到理论上的滤波效果。该研究对于自适应滤波理论的工程应用，具有一定的指导作用。
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自适应滤波算法的仿真及工程实现
为了对自适应滤波算法的滤波性能进行分析，在自适应滤波理论研究的基础上，研究自适应滤波器结构及LMS自适应滤波算法。给出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软件编程两种方法实现了LMS算法，并给出了不同信噪比条件下，LMS算法的仿真实现的滤波结果及DSP实现的滤波结果，通过两种结果的比较可以看出，在信噪比较低的条件下，LMS算法工程上的滤波效果明显达不到理论上的滤波效果。该研究对于自适应滤波理论的工程应用，具有一定的指导作用。
