資源描述：
《基于lms的自適應(yīng)濾波算法.研究與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、’、l{'2獨創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的。論文中取得的研究成果除加以標注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括本人為獲得其他學位而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名：維}窟倔日期：矽P．f、活學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定：即學校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學可以將學
2、位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索、交流。作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時間為作者獲得學位后：■j半年口一年口一年半口兩年口學位論文作者簽名：簽字日期：導(dǎo)師簽名：簽字日期：f鼉j-，_．．．1I冬，I{?■～東北大學碩士學位論文摘要基于LMS的自適應(yīng)濾波算法研究與實現(xiàn)摘要自適應(yīng)濾波理論是統(tǒng)計信號處理領(lǐng)域中的一個重要組成部分。由于在未知時變環(huán)境下，自適應(yīng)濾波器具有更強的適應(yīng)性以及更優(yōu)的濾波性能，自適應(yīng)濾波算法的研究成為當今自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域中活躍的研究課題。本文首先在查閱大量國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域文獻的基礎(chǔ)上，對自適應(yīng)濾
3、波算法進行了研究。自適應(yīng)濾波算法可以分為兩類最基本的算法：LMS算法和RLS算法。由于LMS算法具有計算復(fù)雜度低的特點，是應(yīng)用最廣泛的自適應(yīng)濾波算法，因此本文將LMS算法作為重點研究對象。針對LMS算法的收斂性能受自相關(guān)矩陣特征值擴展影響的問題，本文分析了LMS算法的三種改進算法：歸一化LMS算法、變換域LMS算法和TDNLMS算法。分析結(jié)果表明，TDNLMS算法通過在變換域中使用功率歸一化步長因子，能夠很好的解決特征值擴展所導(dǎo)致的失調(diào)量與收斂速度之間的矛盾。經(jīng)過算法仿真，對于不同的特征值擴展情況，TI)NLMS算
4、法都具有幾乎相同的收斂性能，即經(jīng)過約400次迭代后，均方誤差收斂到．35dB。在理論分析基礎(chǔ)上，本文提出了TDNLMS算法實現(xiàn)的硬件結(jié)構(gòu)，并且使用VerilogHDL語言在FPGA平臺上進行了設(shè)計實現(xiàn)，包括了流水線LMS模塊、DCT模塊和歸一化模塊。流水線LMS模塊對標準LMS算法進行了改進，乘法運算采用3級流水線結(jié)構(gòu)，使算法模塊的時鐘頻率從56．32MHz提高到了122．38MHz。通過利用對稱性進行奇偶項分離，設(shè)計了8點DCT模塊，明顯降低了DCT變換的計算復(fù)雜度，算法模塊的時鐘頻率達到了108．92MHz。通
5、過采用5級流水線除法器，設(shè)計了歸一化模塊，使功率歸一化的處理速度得到了很大提高，算法模塊的時鐘頻率達到了100．03MHz。最后，本文給出了各算法模塊的綜合報告，并對所提出的TDNLMS算法的電路結(jié)構(gòu)進行了功能仿真和時序仿真。仿真結(jié)果表明，TDNLMS算法的硬件結(jié)構(gòu)滿足功能要求和時序要求。關(guān)鍵詞：自適應(yīng)濾波；LMS算法；變換域：歸～化；FPGA-II·r，Z^J、-冬{■k東北大學碩士學位論文AbstractResearchandImplementationonAdaptiveFilteringAlgorithmB
6、asedonLMSAbstractAdaptivefilteringtheoryconstitutesallimportantpartofstatisticalsignalprocessing．Intheunknownortime·varyingenvironment，adaptivefilterpossessesmoresuitabilityandbetterfilteringperformance．功Presearchofadaptivefilteringalgorithmbecomesoneofthemost
7、activeissuesinadaptivesignalprocessingfield．Tllispapertakesupresearchontheadaptivefilteringalgorithm，referringtorelatedliteratures．AdaptivefilteringalgorithmscanbeclassifiedintotheLMSalgorithmandRLSalgorithmbasically．SincetheapplicationofLMSalgorithmismostexte
8、nsive，thefilteringtheoryandconvergenceabilityofLMSalgorithmaleanalyzed．Tosolvetheproblemthatconvergenceabilityisaffectedbytheexpandabilityofeigenvalue，thispaperanalyzesthreeimprove
