The invention discloses a fast iterative adaptive filtering method, which is realized by the following steps: step 1: data acquisition of dual-channel digital signals; step 2: filtering and denoising of the collected data with improved LMS adaptive iterative filtering; step 3: adjusting step factor until the optimal target number is obtained Word signal. The method eliminates the use of the residual scalar e (n) in the weight vector iteration formula as the multiplication factor, and replaces the e (n) symbol to control the adjustment direction, thus greatly improving the convergence speed and simplifying the computational complexity. It is suitable for any LMS operating environment and algorithm, especially for real-time operation on various 16-bit MCUs.
【技术实现步骤摘要】
一种快速迭代自适应滤波方法
本专利技术属于自适应滤波降噪领域,尤其涉及一种快速迭代、简化计算复杂度、增强误差跟踪能力的自适应滤波方法。
技术介绍
自适应滤波技术可以用来检测平稳和非平稳信号,具有很强的自学习和跟踪能力,算法简单易于实现。在噪声干扰抵消,线性预测编码,回声抵消,通信均衡,未知系统自适应参数辨识等领域有着广发应用。自适应滤波规则是利用前一时刻捕获的滤波参数,自动调节现时刻的滤波器系数,以适应信号和噪声未知的统计特性,从而实现最优滤波。根据优化准则的不同,自适应滤波器可分为最小二乘均方误差(LMS)和递推最小二乘(RLS)两类最基本算法。LMS算法最早由维纳针对平稳信号提出,用于处理两路信道的自适应滤波,一路为主信道,一路为参考信道,主信道含有信号和噪声,参考信道只含噪声,通过最小二乘准则,达到把噪声信号从主信道去除的目的。其数学模型为,主信道表示为一时间序列d(n),噪声信道表示为一时间序列x(n)。基于最速下降法的LMS迭代公式如下:e(n)=d(n)-W(n)X(n)W(n+1)=W(n)+2μe(n)X(n)在LMS的执行中,最难的是μ的选取问题,μ选的太小收敛速度慢,跟踪能力差;μ选的太大,往往不收敛,导致滤波器产生更强的噪声。因此在目前大部分真实应用中,都采用归一化LMS,简写为NLMS,其迭代公式修改为:e(n)=d(n)-W(n)X(n)W(n+1)=W(n)+2μe(n)X(n)/||Xn||2不同之处是把输入向量X(n)做归一化处理,虽然收敛条件一样,但μ的选择更容易收敛。很多学者和专利工作者对μ的选取做了大量的研究,有使用E ...
【技术保护点】
1.一种快速迭代自适应滤波方法,其特征在于:该方法采用如下步骤实现:步骤1:对双信道数字信号进行数据采集,双信道指双组信道,其中一组信道作为原始信号通道,另一组信道作为参考信号通道,其中原始信号包括噪音数字信号和目标数字信号,参考信号作为噪音数字信号处理;步骤2:采用改进的LMS自适应迭代滤波对采集的数据进行滤波降噪处理,消除噪音数字信号对目标数字信号的影响,滤波处理迭代公式如下:e(n)=d(n)‑W(n)X(n)W(n+1)=W(n)+2μ(n)X(n) (1);公式(1)中:d(n)为输入的原始信号通道数据,X(n)是输入参考信号通道数据x(n)的记忆片段,为一N阶向量,即X(n)=(x(n),x(n‑1),…,x(n‑N‑1));W(n)是权重系数,也称为滤波系数,也是一N阶向量;e(n)为残差标量;μ(n)为步长因子,其绝对值可为常量,也可为变量;步骤3:调节步长因子直至获得最佳目标数字信号。
【技术特征摘要】
1.一种快速迭代自适应滤波方法,其特征在于:该方法采用如下步骤实现:步骤1:对双信道数字信号进行数据采集,双信道指双组信道,其中一组信道作为原始信号通道,另一组信道作为参考信号通道,其中原始信号包括噪音数字信号和目标数字信号,参考信号作为噪音数字信号处理;步骤2:采用改进的LMS自适应迭代滤波对采集的数据进行滤波降噪处理,消除噪音数字信号对目标数字信号的影响,滤波处理迭代公式如下:e(n)=d(n)-W(n)X(n)W(n+1)=W(n)+2μ(n)X(n)(1);公式(1)中:d(n)为输入的原始信号通道数据,X(n)是输入参考信号通道数据x(n)的记忆片段,为一N阶向量,即X(n)=(x(n),x(n-1),…,x(n-N-1));W(n)是权重系数,也称为滤波系数,也是一N阶向量;e(n)为残差标量;μ(n)为步长因子,其绝对值可为常量,也可为变量;步骤3:调节步长因子直至获得最佳目标数字信号。2.根据权利要求1所述的快速迭代自适应滤波方法,其特征在于,所述步骤1中数字信号包括语音信号、图像信号、自动化控制信号、测量信号和无线电信号。3.根据权利要求1所述的快速迭代自适应滤波方法,其特征在于,所述步骤2中μ(n)的绝对值取值为常量时,μ(n)=μsign(e(n)),其中μ为一取值为正的常量,步骤2中e(n)用于决定μ(n)取值的正负,当e(n)≥0时,μ(n)=μ,为正值,否则μ(n)=-μ,为负值。4.根据权利要求1所述的快速迭代自适应滤波方法,其特征在于,所述步骤2中μ(n)的...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵风光,
申请(专利权)人:上海闻通信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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