设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean sq...设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。展开更多
为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex-combination of least mean square,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收...为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex-combination of least mean square,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收敛速率又具备很好的抗干扰能力。同时,为了克服CLMS算法停滞等待的弊端,采用了瞬时转移结构;另外,在参数的迭代公式中使用sign函数进行优化以降低运算量。仿真结果证明该算法与CLMS、VS-CLMS相比,在不同的仿真环境中均能表现出良好的均方特性和跟踪特性。展开更多
在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰(ISI),而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡(FFE)与判决均衡结构(DFE),提出了一种基于反...在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰(ISI),而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡(FFE)与判决均衡结构(DFE),提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方(LMS)算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真,优化算法性能,与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较,结果显示:所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%,稳态误差下降5 d B;较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%,并且算法的稳态误差下降了1~2 d B。最后,将算法移植于信号处理模块,进行水下实验,结果表明,水声信道造成的ISI经过均衡器后,信号得以恢复,能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。展开更多
为了更快地实现主动降噪,设计了噪音多项式拟合模型,提出了改进的变步长滤波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square,IFxLMS)。该算法在统计噪音信号的同时,对噪音信号进行拟合与预测,随后结合误差信号与预测信号对步长进...为了更快地实现主动降噪,设计了噪音多项式拟合模型,提出了改进的变步长滤波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square,IFxLMS)。该算法在统计噪音信号的同时,对噪音信号进行拟合与预测,随后结合误差信号与预测信号对步长进行调节,达到快速调节的目的。为了验证该算法的性能,将该算法与传统变步长滤波最小均方算法对比试验,仿真结果显示,在相同噪音条件下,新算法将噪音信号降到10 dB、20 dB、30 dB、35 dB等信噪比时,所需的迭代次数减少了4次~60次不等,在同时新算法的鲁棒性也优于普通的滤波变步长最小均方算法。展开更多
最小均方(least mean square,LMS)算法在时变信道的最小稳态均方偏差(mean square deviation,MSD)由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速...最小均方(least mean square,LMS)算法在时变信道的最小稳态均方偏差(mean square deviation,MSD)由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方(multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS)算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。展开更多
文摘设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。
文摘为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex-combination of least mean square,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收敛速率又具备很好的抗干扰能力。同时,为了克服CLMS算法停滞等待的弊端,采用了瞬时转移结构;另外,在参数的迭代公式中使用sign函数进行优化以降低运算量。仿真结果证明该算法与CLMS、VS-CLMS相比,在不同的仿真环境中均能表现出良好的均方特性和跟踪特性。
文摘在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰(ISI),而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡(FFE)与判决均衡结构(DFE),提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方(LMS)算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真,优化算法性能,与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较,结果显示:所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%,稳态误差下降5 d B;较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%,并且算法的稳态误差下降了1~2 d B。最后,将算法移植于信号处理模块,进行水下实验,结果表明,水声信道造成的ISI经过均衡器后,信号得以恢复,能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。
文摘为了更快地实现主动降噪,设计了噪音多项式拟合模型,提出了改进的变步长滤波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square,IFxLMS)。该算法在统计噪音信号的同时,对噪音信号进行拟合与预测,随后结合误差信号与预测信号对步长进行调节,达到快速调节的目的。为了验证该算法的性能,将该算法与传统变步长滤波最小均方算法对比试验,仿真结果显示,在相同噪音条件下,新算法将噪音信号降到10 dB、20 dB、30 dB、35 dB等信噪比时,所需的迭代次数减少了4次~60次不等,在同时新算法的鲁棒性也优于普通的滤波变步长最小均方算法。
文摘最小均方(least mean square,LMS)算法在时变信道的最小稳态均方偏差(mean square deviation,MSD)由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方(multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS)算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。
