基于lms的自适应滤波算法.研究与实现

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1、’、l{'2独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：维}窟倔日期：矽P．f、活学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学

2、位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：■j半年口一年口一年半口两年口学位论文作者签名：签字日期：导师签名：签字日期：f鼍j-，_．．．1I冬，I{?■～东北大学硕士学位论文摘要基于LMS的自适应滤波算法研究与实现摘要自适应滤波理论是统计信号处理领域中的一个重要组成部分。由于在未知时变环境下，自适应滤波器具有更强的适应性以及更优的滤波性能，自适应滤波算法的研究成为当今自适应信号处理领域中活跃的研究课题。本文首先在查阅大量国内外相关领域文献的基础上，对自适应滤

3、波算法进行了研究。自适应滤波算法可以分为两类最基本的算法：LMS算法和RLS算法。由于LMS算法具有计算复杂度低的特点，是应用最广泛的自适应滤波算法，因此本文将LMS算法作为重点研究对象。针对LMS算法的收敛性能受自相关矩阵特征值扩展影响的问题，本文分析了LMS算法的三种改进算法：归一化LMS算法、变换域LMS算法和TDNLMS算法。分析结果表明，TDNLMS算法通过在变换域中使用功率归一化步长因子，能够很好的解决特征值扩展所导致的失调量与收敛速度之间的矛盾。经过算法仿真，对于不同的特征值扩展情况，TI)NLMS算

4、法都具有几乎相同的收敛性能，即经过约400次迭代后，均方误差收敛到．35dB。在理论分析基础上，本文提出了TDNLMS算法实现的硬件结构，并且使用VerilogHDL语言在FPGA平台上进行了设计实现，包括了流水线LMS模块、DCT模块和归一化模块。流水线LMS模块对标准LMS算法进行了改进，乘法运算采用3级流水线结构，使算法模块的时钟频率从56．32MHz提高到了122．38MHz。通过利用对称性进行奇偶项分离，设计了8点DCT模块，明显降低了DCT变换的计算复杂度，算法模块的时钟频率达到了108．92MHz。通

5、过采用5级流水线除法器，设计了归一化模块，使功率归一化的处理速度得到了很大提高，算法模块的时钟频率达到了100．03MHz。最后，本文给出了各算法模块的综合报告，并对所提出的TDNLMS算法的电路结构进行了功能仿真和时序仿真。仿真结果表明，TDNLMS算法的硬件结构满足功能要求和时序要求。关键词：自适应滤波；LMS算法；变换域：归～化；FPGA-II·r，Z^J、-冬{■k东北大学硕士学位论文AbstractResearchandImplementationonAdaptiveFilteringAlgorithmB

6、asedonLMSAbstractAdaptivefilteringtheoryconstitutesallimportantpartofstatisticalsignalprocessing．Intheunknownortime·varyingenvironment，adaptivefilterpossessesmoresuitabilityandbetterfilteringperformance．功Presearchofadaptivefilteringalgorithmbecomesoneofthemost

7、activeissuesinadaptivesignalprocessingfield．Tllispapertakesupresearchontheadaptivefilteringalgorithm，referringtorelatedliteratures．AdaptivefilteringalgorithmscanbeclassifiedintotheLMSalgorithmandRLSalgorithmbasically．SincetheapplicationofLMSalgorithmismostexte

8、nsive，thefilteringtheoryandconvergenceabilityofLMSalgorithmaleanalyzed．Tosolvetheproblemthatconvergenceabilityisaffectedbytheexpandabilityofeigenvalue，thispaperanalyzesthreeimprove