将二阶陷波器进行级联,构造自适应多频陷波器,实现对多个信号频率的估计。二阶陷波器的参数采用改进的最小平均指数算法LMP(Least Mean P-power)算法同步进行优化,以得到信号频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于单频和多频信...将二阶陷波器进行级联,构造自适应多频陷波器,实现对多个信号频率的估计。二阶陷波器的参数采用改进的最小平均指数算法LMP(Least Mean P-power)算法同步进行优化,以得到信号频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于单频和多频信号均具有较好的估计结果,噪声干扰在一定程度上影响频率估计精度和估计速度。展开更多
将二阶陷波器进行级联,构造一个具有多个陷波频率的自适应陷波器,实现对多个信号频率的估计。各个二阶陷波器的参数采用LMP(least mean power)算法同时进行优化,并利用该参数得到信号的频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于稳...将二阶陷波器进行级联,构造一个具有多个陷波频率的自适应陷波器,实现对多个信号频率的估计。各个二阶陷波器的参数采用LMP(least mean power)算法同时进行优化,并利用该参数得到信号的频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于稳定的单频、多频信号和频率变化信号具有较好的估计结果;噪声干扰在一定程度上影响频率的估计精度和估计速度。展开更多
为进一步解决最小p阶均方算法(least mean p-power,LMP)收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提高自适应算法的性能,提出对算法采用不同p值和不同步长进行凸组合(combination of least mean p-power,CLMP)的方案.该方案在高斯环境下将独立的...为进一步解决最小p阶均方算法(least mean p-power,LMP)收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提高自适应算法的性能,提出对算法采用不同p值和不同步长进行凸组合(combination of least mean p-power,CLMP)的方案.该方案在高斯环境下将独立的大步长LMP_(1)滤波器和小步长LMP_(2)滤波器(p_(1)>p_(2))并联,利用分离假设条件进行稳态误差表达式的理论推导.仿真实验证明,在高斯平稳环境下组合滤波器稳态性能较单一滤波器表现得更好,为自适应滤波算法研究提供了一种新思路.展开更多
文摘将二阶陷波器进行级联,构造自适应多频陷波器,实现对多个信号频率的估计。二阶陷波器的参数采用改进的最小平均指数算法LMP(Least Mean P-power)算法同步进行优化,以得到信号频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于单频和多频信号均具有较好的估计结果,噪声干扰在一定程度上影响频率估计精度和估计速度。
文摘将二阶陷波器进行级联,构造一个具有多个陷波频率的自适应陷波器,实现对多个信号频率的估计。各个二阶陷波器的参数采用LMP(least mean power)算法同时进行优化,并利用该参数得到信号的频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于稳定的单频、多频信号和频率变化信号具有较好的估计结果;噪声干扰在一定程度上影响频率的估计精度和估计速度。
文摘为进一步解决最小p阶均方算法(least mean p-power,LMP)收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提高自适应算法的性能,提出对算法采用不同p值和不同步长进行凸组合(combination of least mean p-power,CLMP)的方案.该方案在高斯环境下将独立的大步长LMP_(1)滤波器和小步长LMP_(2)滤波器(p_(1)>p_(2))并联,利用分离假设条件进行稳态误差表达式的理论推导.仿真实验证明,在高斯平稳环境下组合滤波器稳态性能较单一滤波器表现得更好,为自适应滤波算法研究提供了一种新思路.
