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1.
基于LMS的自适应滤波器典型应用的MATLAB实现 总被引：1，自引：0，他引：1
王益根 《扬州职业大学学报》2007,11(2):35-37
介绍了自适应滤波器的原理和最小均方(LMS)算法,并且利用MATLAB实现了自适应系统辨识和自适应干扰抵消. 相似文献
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控制系统设计的前提是建立准确的被控系统的数学模型,为了验证理论建模的准确性,设计了基于硬件在环仿真的系统模型辨识平台。以力伺服控制系统为例:建立柔索驱动系统数学模型;搭建基于d SPACE硬件在环仿真的系统模型辨识平台;最后,利用MATLAB-ident工具箱在离线状态下对系统数学模型进行模型辨识。模型辨识实验结果表明:实际系统和理论模型的频率特性基本吻合,验证了该模型辨识方法的有效性。该平台容易搭建、调试简单、工作稳定,对力伺服系统建模及控制系统设计具有参考价值,同时可推广至其他类型伺服系统的模型辨识。 相似文献
3.
利用TMS320C6713 DSK实现的自适应滤波器 总被引：1，自引：0，他引：1
在对统计特性未知的信号进行噪声消除的应用中经常需要使用自适应噪声对消法.LMS算法是应用最为广泛的自适应算法之一.本文对LMS算法的DSP硬件实现进行了研究,并在TMS320C6713 DSK上实现了基于LMS算法的自适应噪声对消.实验结果表明,LMS算法的计算复杂度很低,且在有确定参考源的情况下采用自适应对消算法能够有效地去除噪声. 相似文献
4.
《实验室研究与探索》2015,(9):120-125
因感应电机矢量控制中对电机参数的准确测量之需,提出一种工业应用的参数辨识方法。该算法的基础是基于分类的矢量控制,对逆变器的输出矢量进行分类可以将算法线性化以节约处理器的计算时间,并且验证了其谐波含量也更低。电机工作时转矩和磁链对电阻的变化敏感,而传统的辨识模型对电机参数有一定依赖性,稳定性差。鉴于此,在分类法矢量控制的基础上设计了基于无功功率的模型参考的自适应系统以辨识转子电阻。因无功功率模型中不含有受电机运行工况影响的参数,保证了算法的鲁棒性。经仿真和实验分析,验证了所设计的辨识系统的灵敏性、准确性和可靠性。 相似文献
5.
有源电力滤波器（active power filter, APF）补偿电流跟踪控制要求具有较高的稳态精度和较快的动态响应速度。文章将自适应预测滤波算法应用于无差拍控制,实现APF补偿电流精确控制。根据APF时域数学模型,推导滤波系统的无差拍控制离散方程;通过自适应(finite impulse response filter, FIR)预测滤波算法实现基波电流预测,消除控制系统的计算延迟,给无差拍控制提供所需的指令电流预测值。对预测算法进行MATLAB仿真,验证预测算法的稳态精度和动态跟踪快速性;实验室样机验证控制实验结果证明所提出的控制策略有效的,具有一定的实用性。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(2)
自适应技术已经被广泛应用于数字通信和工业控制等领域.本文利用基于System Generator系统建模的方法,设计了4阶延迟LMS(最小均方误差算法)(DLMS)自适应滤波器系统模型.实验结果表明,利用System Generator系统建模的方法设计自适应滤波器,使得设计效率和滤波器运算速度都大大提高,而且在系统中采用流水线技术可以缩短系统的关键路径,提高系统工作频率.本文在FPGA芯片上最终实现了所设计的自适应滤波器,进行了硬件验证. 相似文献
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LFMCW雷达在自动驾驶技术中起着举足轻重的作用, LFMCW雷达后端的信号处理是实现雷达作用的关键,然而LFMCW雷达的调制泄漏问题严重影响LFMCW雷达后端信号处理,因此必须去除调制泄漏。自适应对消技术是一种典型抗干扰技术,其基本思想是：滤波器的工作参数随输入信号统计特性的变化而自适应调整,使滤波器一直工作在最佳状态,并将得到的滤波信号与输入信号进行对消。LMS算法提供的滤波器权值迭代公式可以使输入信号沿最快的方向稳定地逼近参考信号。因此,可以将LMS算法运用于自适应对消系统,对泄漏信号进行对消处理。将LMS自适应对消系统应用于实验,结果证明LMS自适应对消系统最大可实现50dB左右调制泄漏对消。 相似文献
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传统的LMS算法的精度不高,收敛速度慢,并且跟踪性能不好.本论文主要研究了一种改进型的变步长的LMS自适应算法NLMS,并基于MATLAB仿真软件设计完成了一种改进型的NLMS自适应滤波器,对该算法进行仿真验证.结果表明:该改进型的自适应算法NLMS平均误差更小,精度更高. 相似文献