本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤...本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤波算法在出现双方对讲的情况下需停止调节自适应滤波器系数这一不足。计算机模拟仿真表明该算法在双方对讲的情况下有良好的收敛性能。展开更多
递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信...递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。展开更多
在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursiveleast square)算法对AR模型参数进行自适应估计。该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度。利用实测的动...在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursiveleast square)算法对AR模型参数进行自适应估计。该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度。利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度。展开更多
针对并联型有源电力滤波器(active power filter,APF)谐波检测环节的延时和谐波电流跟踪环节的鲁棒性差、跟踪精度不高的问题,建立了系统解耦后的数学模型,提出了基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)算法的并联型APF全局积...针对并联型有源电力滤波器(active power filter,APF)谐波检测环节的延时和谐波电流跟踪环节的鲁棒性差、跟踪精度不高的问题,建立了系统解耦后的数学模型,提出了基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)算法的并联型APF全局积分滑模变结构控制策略。谐波检测环节采用改进的瞬时无功功率理论的id-iq法,用RLS自适应滤波器替换传统的Butterworth低通滤波器,解决了传统的Butterworth低通滤波器因延时而导致的一个基波周期(20 ms)内检测盲区问题。谐波电流跟踪环节采用全局积分滑模变结构控制方法,引入了全局积分滑模面,运用Lyapunov稳定性理论导出的控制律兼顾了全局滑模的快速性和积分滑模的准确性。在解决了谐波检测环节延时的情况下,将全局积分滑模控制策略与传统的PI控制和滞环控制对比,仿真实验结果表明:全局积分滑模控制对指令电流具有更高的跟踪精度,且具有更低的电网侧电流总谐波畸变率(total harmonic distortion,THD)。展开更多
在强脉冲噪声干扰背景中,核递归最小二乘(Kernel Recursive Least Square,KRLS)算法和核递归最大相关熵(Kernel Recursive Maximum Correntropy,KRMC)算法对非线性信号预测性能严重退化,对此提出一种核递归最小平均P范数(Kernel Recursi...在强脉冲噪声干扰背景中,核递归最小二乘(Kernel Recursive Least Square,KRLS)算法和核递归最大相关熵(Kernel Recursive Maximum Correntropy,KRMC)算法对非线性信号预测性能严重退化,对此提出一种核递归最小平均P范数(Kernel Recursive Least Mean P-norm,KRLMP)算法。首先运用核方法将输入数据映射到再生核希尔伯特空间(Reproducing Kernnel Hilbert Space,RKHS)。其次基于最小P范数准则和正则化方法,推导得到自适应滤波器的最佳权向量,其降低了非高斯脉冲和样本量少的影响。然后利用矩阵求逆理论,推导得到矩阵的递归公式。最后利用核技巧得到在输入空间高效计算的滤波器输出和算法的迭代公式。α稳定分布噪声背景下Mackey-Glass时间序列预测的仿真结果表明:KRLMP算法与KRLS算法和KRMC算法相比,抗脉冲噪声能力强,鲁棒性好。展开更多
文摘本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤波算法在出现双方对讲的情况下需停止调节自适应滤波器系数这一不足。计算机模拟仿真表明该算法在双方对讲的情况下有良好的收敛性能。
文摘递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。
文摘在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursiveleast square)算法对AR模型参数进行自适应估计。该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度。利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度。
文摘针对并联型有源电力滤波器(active power filter,APF)谐波检测环节的延时和谐波电流跟踪环节的鲁棒性差、跟踪精度不高的问题,建立了系统解耦后的数学模型,提出了基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)算法的并联型APF全局积分滑模变结构控制策略。谐波检测环节采用改进的瞬时无功功率理论的id-iq法,用RLS自适应滤波器替换传统的Butterworth低通滤波器,解决了传统的Butterworth低通滤波器因延时而导致的一个基波周期(20 ms)内检测盲区问题。谐波电流跟踪环节采用全局积分滑模变结构控制方法,引入了全局积分滑模面,运用Lyapunov稳定性理论导出的控制律兼顾了全局滑模的快速性和积分滑模的准确性。在解决了谐波检测环节延时的情况下,将全局积分滑模控制策略与传统的PI控制和滞环控制对比,仿真实验结果表明:全局积分滑模控制对指令电流具有更高的跟踪精度,且具有更低的电网侧电流总谐波畸变率(total harmonic distortion,THD)。
文摘在强脉冲噪声干扰背景中,核递归最小二乘(Kernel Recursive Least Square,KRLS)算法和核递归最大相关熵(Kernel Recursive Maximum Correntropy,KRMC)算法对非线性信号预测性能严重退化,对此提出一种核递归最小平均P范数(Kernel Recursive Least Mean P-norm,KRLMP)算法。首先运用核方法将输入数据映射到再生核希尔伯特空间(Reproducing Kernnel Hilbert Space,RKHS)。其次基于最小P范数准则和正则化方法,推导得到自适应滤波器的最佳权向量,其降低了非高斯脉冲和样本量少的影响。然后利用矩阵求逆理论,推导得到矩阵的递归公式。最后利用核技巧得到在输入空间高效计算的滤波器输出和算法的迭代公式。α稳定分布噪声背景下Mackey-Glass时间序列预测的仿真结果表明:KRLMP算法与KRLS算法和KRMC算法相比,抗脉冲噪声能力强,鲁棒性好。
