一种适合于噪声对消的自适应算法下载

weixin_39821260 2019-08-02 06:30:24

在分析经典LMS算法在噪声对消应用中的不足之处后，提出了一种块状LMS算法
和一次范数准则下自适应算法相结合的混合算法并作了相应理论分析，在此基础上构成了以
TMS320loDsP芯片为核心的自适应噪声对消的硬件系统并取得了较好的实时对消效果。
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在分析经典LMS算法在噪声对消应用中的不足之处后，提出了一种块状LMS算法和一次范数准则下自适应算法相结合的混合算法并作了相应理论分析，在此基础上构成了以 TMS320loDsP芯片为核心的自适应噪声对消的硬件系统并取得了较好的实时对消效果。

针对火灾场景图像容易受到噪声干扰、光照变化等干扰因素的影响，难以实时有效地提取出火灾运动区域的问题，设计了一种适合于全天候高效工作的火灾火焰运动区域的快速提取算法，该算法根据像素点灰度信息分布和序列帧相关性，从时间域对背景模型和阈值进行自适应更新，并利用投影原理的二维统计原理，在基于运动目标区域空间相关性的基础上，实现了对火焰疑似区域的快速提取。实验结果表明，在1 920×1 080分辨率下，该算法总共消耗时间为0.232 ms。该算法解决了外界光线对目标区域提取的影响，同时火灾疑似区域检测的时间消耗以及算法复杂度也比区域聚类算法大大降低，较大地提高了算法的执行效率。

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本文以自适应噪声对消为模型，采用流水线技术和时序重构技术对GALJP算法结构进行改进优化，提出一种改进型RD-GALJP结构。在算法性能影响不大的情况下，在FPGA中能实现达到167.53MHz采样吞吐率，适合于高速自适应应用的场合。

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点, 提出了一种基于Viterbi 算法和短时傅里叶变换( STFT-VA) 的瞬时频率估计算法, STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪( AVKF-OT) , 和传统的以硬件实现的Vold-Kalman 阶比跟踪( VKF-OT) 相比, 此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明, 该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比, 适合于复杂旋转机械振

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