基于LMS算法的自适应线性均衡器在数字通信中的应用

本文论述了自适应均衡器能够在工作环境变化时自动调整相关参数以保持最佳工作状态; LMS算法采用递推收敛方式寻求最佳参Wopt,并利用MATLAB,对基于LMs算法的自适应线性均衡 器进行了仿真试验。     

基于LMS算法的自适应均衡器设计

在海洋信道进行无线数字通信中,多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真,信道均衡是降低这种失真的重要手段。本文将详细论述根据LMS算法的基本原理来构建自适应均衡器的过程,并通过仿真来检验该算法的效果。     

自适应噪声抵消LMS算法的性能分析

本文介绍自适应噪声抵消LMS算法,介绍了自适应信号处理的背景与应用,主要讨论了自适应抵消LMS算法的收敛速度与算法的精度。     

LMS与RLS自适应滤波算法对比研究

自适应滤波算法根据采用优化准则的不同,通常分为两类最基本算法:最小均方误差(LMS)类算法和递归最小二乘(RLS)类算法。本文重点介绍了最小均方误差算法和递归最小二乘算法,并将这两类算法在MATLAB上进行仿真,并对结果作出比较和分析。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法仿真及性能分析

在分析了传统的自适应滤波器NLMS(Normalized Least Mean Square)算法的基本原理的基础上,提出了一种新的改进的变步长LMS算法并使用Matlab对其算法进行了验证。其仿真结果表明,改进方案比传统的归一化算法在收敛过程中的震荡要更小。     

基于LMS算法的自适应滤波器的MATLAB仿真

本文介绍了基于最小均方(LMS)算法的自适应滤波器的原理和结构,并以LMS算法实现了一个FIR结构的自适应滤波器,给出了实际输出值和估计输出值以及误差曲线,并画出了20次实验的误差平方的收敛曲线.     

关于水质分析中常见干扰及其消除方法的探究

水质分析方法多样,每种方法都存在着一定的干扰,如何去除这些干扰是水质分析的关键,本文就于扰组分的影响机理,对相应的干扰消除方法做了总结.     

变电站综合自动化系统接地方法及消除干扰

结合实际,谈谈变电站综合自动化系统接地方法及消除干扰。     

重金属原子吸收分析中的干扰及消除

在重金属原子的分析中有以下几个干扰因素:物理干扰、电离干扰、光谱干扰以及化学干扰。在这些年国家对重金属原子的关注越来越多,大量的学者也涌现出来,加入了研究的行列中,通过研究分析,加入适量的试剂、采用物理反应或者化学反应都可以对重金属原子进行干扰或消除。     

网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计

网络用户信任感知推荐的准确性设计是提高用户间的社交网络辅助信息信任度的重要依据。传统的网络用户信任感知推荐算法采用的是基于社交网络服务和用户评分的推荐系统,主观性较大,协同过滤效果不好。提出一种基于网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计新方法,设计自适应神经模糊系统网络动态干扰监测算法,构建基于向量空间模型的信任度评价指标体系结构,通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数,有效降低迭代算法的运算成本,避免了自适应神经模糊系统网络动态干扰监测加权权重成固化状态,提高抗干扰性能。实验结果表明,算法能使社交网络感知推荐模型的预测误差减少,推荐可靠性优于传统方法。     

基于改进型自适应滤波器的谐波在线检测方法

介绍了改进型自适应滤波器的工作原理,提出一种改进型变步长自适应滤波算法,该算法极大地减少了噪声和延时对检测系统收敛速度和精度的影响.仿真实验结果证明了该算法的有效性和实用性.     

基于干涉图加权叠加的图像压缩算法

在对图像进行压缩的过程中,容易出现信息丢失的情况,导致传统图像压缩算法由于相关性低的图像也可参与等权计算,使得图像产生偏差及失真,无法有效实现图像压缩,提出一种基于干涉图加权叠加的图像压缩算法,给出高相关点的平均形变相位变化速率,依据误差传播定律,求出全部干涉图叠加后高相关点受到的大气延迟干扰,对每个图像对应的相关系数进行计算,依据模型采集高相关目标点,干涉图被叠加后,给出高相关点大气延迟对线性形变速率的干扰,通过移位操作获取样本的Exp-Golomb级数,完成编码获取数据的非负映射操作,利用上一个样本的Exp-Golomb编码级数对当前样本值级数进行估测,通过计算原始干涉图数据和压缩后的干涉图数据的压缩比与峰值信噪比,对压缩效果进行度量。通过光谱相对均方误差RQE对压缩前后的原始光谱和复原光谱进行度量。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。     

认知无线电网络的干扰信道学习算法

认知无线电网络的信道受到干扰情况下,学习性能不好,导致信道失衡。传统的认知无线电网络的干扰信道学习算法采用多模盲均衡宽带压缩频谱联合特征识别算法,当干扰强度较大时,学习均衡性能不好。提出一种基于线性预编码设计的协作频谱共享的认知无线电网络的干扰信道学习算法。通过协作中继方式在服务PU的同时获得传输机会,并给出了PU/SU联合优化的预编码矩阵进行算法改进,采用Jakes功率谱,组成新的云计算联合服务器接收端和发射端节点定位训练序列,将PU、SU预编码矩阵设计问题分解,采用干扰信道学习算法,得到正交通信信道载波均衡控制方程,实现干扰信道的学习算法改进。仿真结果表明,本文算法能有效提高信道学习性能,抗干扰能力增强,吞吐率比传统方法提高35%,展示较好的网络通信性能。     

基于遗传算法的频率复用方式

由于LTE采用了OFDM(正交频分复用)技术,各载波间相互正交,因而小区内部的干扰可以基本消除,但相邻小区间的使用相同频率仍然会产生较大的干扰,影响系统频率复用效率,降低系统吞吐效能。因此,针对这一问题提出了基于遗传算法的频率复用思考,从而提高频率的利用效率同时降低相邻小区间的频率干扰,优化系统吞吐量,提高服务质量。     

基于自适应遗传算法的特征基因选择

提出了一种基于自适应遗传算法的特征基因选择方法,首先建立一个基于Bhattacharyya距离的基因差异度模型,根据支持向量机(SVM)分类器的分类准确率选择出一个候选特征基因子集,然后利用自适应遗传算法搜索出一组最优特征基因组合,有效避免了遗传算法早熟收敛的缺陷,提高了全局寻优能力.对结肠癌基因表达谱数据进行仿真实验...     

基于混合自适应遗传算法的协同多目标攻击空战决策（英文）

研究了多机协同多目标攻击空战决策问题。它是依据空战形势，寻求M架友机对N架敌机的一个适当的攻击分配方案，以实现最优的期望攻击效果。为此，本文首先建立了决策问题的数学模型，接着应用混合自适应遗传算法对其进行求解。在混合自适应遗传算法中，将一种局部搜索方法引入自适应遗传算法以提高其搜索能力。同时，设计了用于满足决策问题的非常规交叉算子。仿真实验结果表明所设计的混合自适应遗传算法比自适应遗传算法能更有效的解决协同多目标攻击空战决策问题。