自适应滤波器自适应滤波器自适应滤波器自适应自适应滤波器滤波器自适应滤波器
2023/8/15 8:02:07 4.48MB 自适应 滤波器
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适用于LMS算法线性均衡器设计类的毕业论文
2023/8/12 15:16:39 2.45MB LMS算法
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通信行业的技术文档,基于NLMS算法的自适应滤波器的研究与应用~~~~~~希望有帮助哦!!!!!
2023/8/6 2:51:36 543KB NLMS算法 自适应 滤波器 通信技术
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横向LMS算法是实现自适应数字波束形成的基本方法之一。
提出了一种用Matab/Simulink中DSPBuilder模块库设计算法模型,然后应用FPGA设计软件Modelsim、QuartusII分析自适应滤波器时钟速度和消耗逻辑单元数的设计方法。
实验表明:该方法易于实现、简单可靠。
2023/8/3 21:21:23 955KB FPGA 波束形成 横向LMS算法
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假设有一周期性正弦信号,受到均值为0,方差为5的高斯噪声干扰。
试设计一自适应滤波器处理观测信号,观察自适应滤波的学习过程和稳态信号。
2023/7/6 22:37:10 145KB 中科院 信号处理 自适应
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一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵消技术,可在未知外界干扰源特征,传递途径不断变化,背景噪声和被测对象声波相似的情况下,能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲,自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,简单的说,把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端,而它的输入端改为噪声干扰端,由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉,这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中,线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析,使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解,若噪声干扰类型为高斯噪声时,可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中,叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声,而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移,使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降,为克服线性滤波器的缺点,往往采用非线性滤波器,所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中,作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究,提出了一种新的算法,即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述,分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题,这就不可避免地存在局部极小问题,网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正,力图达到使误差函数最小化的全局解,但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中,下降慢,学习速度缓,易出现一个长时间的误差平坦区,即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结,发现遗传算法与其它的搜索方法相比,遗传算法(GA)的优点在于:不需要目标函数的微分值;
并行搜索,搜索效率高;
搜索遍及整个搜索空间,容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络,可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为:经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com;
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(1)利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系;
(2)用遗传算法作实现优化搜索;
(3)遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下:(1)分析问题,提出目标函数、设计变量和约束条件;
(2)设定适当的训练样本集,计算训练样本集;
(3)训练神经网络;
(4)采用遗传算法进行结构寻优;
(5)利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求,计算结束;
若误差不满足要求,将检验解加入到训练样本集中,重复执行3~5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试,在单一的BP算法中,网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数,通过仿真实验可以发现,适当的训练次数可以使误差达到极小值,但是训练次数过多,训练时间太长,甚至容易陷入死循环,或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大,否则会出现算法不收敛,也不能选择太小,会使训练过程时间太长,一般选择为0.01~0.1之间的值,再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法,在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小,而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点,因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小,只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当,算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量,种群较小时,可提高遗传算法的运算速度,但却降低了群体的多样性,可能找不出最优解;
种群较大时,又会增加计算量,使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20~100;
交叉率控制着交叉操作的频率,由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法,所以交叉率通常应取较大值,但若过大的话,又可能破坏群体的优良模式,一般取0.4~0.99;
变异率也是影响新个体产生的一个因素,变异率小,产生个体少,变异率太大,又会使遗传算法变成随机搜索,一般取变异率为0.0001~0.1。
由仿真结果得知,GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高,去噪效果更加明显,在信噪比的改善程度上,混合算法的信噪
2023/6/7 6:07:05 2KB BP算法 遗传算法 matlab 源码
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包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇,分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响,当模态的选取值较小时,由于VMD算法相当于自适应滤波器组,原始信号中一些重要信息将会被过滤,影响后续预测的精度;
而当模态的选取值较大时,相邻模态分量的中心频率则会相距较近,导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同,所以,通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
2023/6/6 9:24:48 2.19MB matlab 变模态分解VMD
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RLS自适应语音去噪-基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现.pdf对于信号处理我也是学习中,所共享的资料来源于网络,供大家学习交流用,如有侵权敬请原谅。
    内容引见:自适应信号处理的理论和技术经过40多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术.而Madab的出现又为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行消噪处理.引见了自适应滤波器中常用的几种算法,并通过实例引见了基于Madab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现.
2023/3/12 8:30:35 149KB matlab
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自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时,或是输入过程的统计特性发生变化时,能够自动调整自己的参数,以满足某种最佳准则要求的滤波器。
所谓自适应滤波,就是利用前一时刻己获得的滤波器参数等结果,自动的调理现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。
自适应滤波器实质上就是一种能调理其自身传输特性以达到最优化的维纳滤波器。
自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识,计算量小,特别适用于实时处理。
2023/3/9 13:18:26 1.73MB 自适应滤波 lms算法
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【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作  者】(加)SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译  者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析,力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术,接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题,便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录,包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础,并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验,这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容,构成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展,特别是计算机与通信的有机结合,现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中,各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷,现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生,新需求逐步扩展的背景下,建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展,这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统,还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统,以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍:SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者,加拿大皇家学会院士,IEEE会士,于1953年获得英国伯明翰大学博士学位,现任加拿大麦克马斯特大学教授,在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章,在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰,著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验:平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引
2018/10/1 10:40:26 17.56MB pdf
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡