自适应滤波：最小均方误差滤波器（LMS、NLMS）

作者:桂. 时间:2017-04-02 08:08:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6658203.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记08] 前言西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第五.六章:最小均方自适应滤波器(LMS,Least Mean Square)以及归一化最小均方自适应滤波器(NLMS,Normalized Least Mean Square).全文包括: 1)LMS与维纳滤波器(Wiener F…

自适应滤波：维纳滤波器——FIR及IIR设计

作者:桂. 时间:2017-03-23 06:28:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html [读书笔记02] 前言仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,距离上次看这本书已经过去半个月,要抓点紧了.本文主要包括: 1)何为维纳滤波器(Wiener Filter); 2)Wiener滤波器的推导: 3)应用实例: 4)Wiener变体: 内容为自己的学习总结,内容多有参考他人,最后一并给出链接. 一.维纳滤波器简介…

自适应滤波：维纳滤波器——LCMV及MVDR实现

作者:桂. 时间:2017-03-24 06:52:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记03] 前言西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,上一篇看到维纳滤波基本形式:最优化问题,且无任何条件约束.这次看到有约束的部分,简单整理一下思路: 1)拉格朗日乘子法: 2)线性约束最小方差滤波器(Linearly constrained minimum-variance,LC…

机器学习:Python实现最小均方算法(lms)

lms算法跟Rosenblatt感知器相比,主要区别就是权值修正方法不一样.lms采用的是批量修正算法,Rosenblatt感知器使用的是单样本修正算法.两种算法都是单层感知器,也只适用于线性可分的情况. 详细代码及说明如下: ''' 算法:最小均方算法(lms) 均方误差:样本预测输出值与实际输出值之差平方的期望值,记为MES 设:observed 为样本真值,predicted为样本预测值,则计算公式: (转换为容易书写的方式,非数学标准写法,因为数学符号在这里不好写) MES=[(obs…

线性判别分析（LDA）准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则

准则采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向…

滤波器算法（2）-最小均方（LMS）

2018.09.09 写的版本 ①残差平方和 ②平方损失函数: ③函数的极值点为偏导数为0的点:(将问题变成一个求极值的问题) ④求解得: matlab代码: ① y=ax+b+e方程 function [y] = form_y_ax_b(a,b,x) %FORM_Y_AX_B 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 y=x.*a+b; end ② 专用型最小二求解函数 %% 单单针对 y=ax+b+e类型的最小二乘法 function [a,b] = func_lms1(x,y) %F…

自适应滤波：维纳滤波器——GSC算法及语音增强

作者:桂. 时间:2017-03-26 06:06:44 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记04] 前言仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的维纳滤波,全文包括: 1)背景介绍: 2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推导: 3)…

自适应滤波——线性预测（LPC）

作者:桂. 时间:2017-03-26 10:12:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621914.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记05] 前言西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第三章,线性预测是Wiener Filter的应用,作为信号识别的特征以及信号编码的一种实现途径.本想着跳过这一章,但想着每一章多少记录一下,直到看到Kalman Filter,也就写写吧.主要包括: 1)前向线性预测原理: 2)…

自适应滤波原理及simulink

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自适应滤波：奇异值分解SVD

作者:桂. 时间:2017-04-03 19:41:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6661230.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记10] 前言广义逆矩阵可以借助SVD进行求解,这在上一篇文章已经分析.本文主要对SVD进行梳理,主要包括: 1)特征向量意义: 2)特征值分解与SVD: 3)PCA与SVD: 内容为自己的学习记录,其中多有借鉴他人之处,最后一并给出链接. 一.特征向量第一反应是:啥是特征向量?为什…

声学回声消除(Acoustic Echo Cancellation)

回声就是声音信号经过一系列反射之后,又听到了自己讲话的声音,这就是回声.一些回声是必要的,比如剧院里的音乐回声以及延迟时间较短的房间回声:而大多数回声会造成负面影响,比如在有线或者无线通信时重复听到自己讲话的声音(回想那些年我们开黑打游戏时,如果其中有个人开了外放,他的声音就会回荡来回荡去).因此消除回声的负面影响对通信系统是十分必要的. 针对回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC )问题,现如今最流行的算法就是基于自适应滤波的回声消除算法.本文从回声信号的两种分…

paper 51：图像复原

图像退化: 图像在形成.记录.处理和传输过程中,由于成像系统.记录设备.传输介质和处理方法的不完善,导致图像质量的下降,这种现象叫做图像退化. 图像复原: 就是对退化的图像进行处理,尽可能恢复出原始图像的真实面貌. 图像复原方法思路: 关键是要由退化后的图像估计出退化函数和噪声函数,然后可以得到恢复算子.恢复计算,可以在空域上进行恢复,也可以在频域上进行恢复. 几种噪声模型: 高斯噪声 Rayleigh噪声指数噪声均匀噪声 salt-and -pepper噪声. 估计噪声常用方法是: 从图…

回声消除中的LMS和NLMS算法与MATLAB实现

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1 引言当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点…

自适应滤波器（Adaptive Filter）

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的…

【机器学习】HK算法（LMSE算法） LMS算法改进保证线性可分时均方误差标准能够找到线性可分的超平面

1.其实HK算法思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量. 他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程. 2.在程序编制过程中,我所受的最大困扰是:关于收敛条件的判决. 对于误差矢量:e=x*w-b 若e>0 则继续迭代若e=0 则停止迭代,得到权矢量若e〈0 则停止迭代,样本是非线性可分得, 若e有的分量大于0,有的分量小于0 ,则在各分量都变成零,或者停止由负值转变成正值时…

基于FPGA dspbuilder的DNLMS滤波器实现

自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一,经过多年的发展,已经被广泛应用于数字通信.回声消除.图像处理等领域.自适应滤波算法的研究始于20世纪50年代末,Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS).算法由于结构简单,计算量小,易于实时处理,因此在噪声抵消,谱线增强,系统识别等方面得到了广泛的应用.为了克服定步长LMS算法中收敛速度.收敛精度及跟踪速度等对步长大小选取相互矛盾的缺点,人们提出了许多变步长LMS算法,但是,当输入信号具有强相关性时,例如语音信号,LMS算…

七中滤波方法测试matlab实现

http://blog.163.com/xiaheng0804@126/blog/static/1205282120132129471816/ 创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果.同时用七中滤波方法测试.混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声. 混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声. 1.巴特沃斯低通滤波器去噪巴特沃斯滤波器适合用于信号和噪声没有重叠的情况下.下图是巴特沃斯对两个信号的滤波效果.…

图像算法五：【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720 版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分…

学习 opencv---(8)非线性滤波：中值滤波，双边滤波

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其…

Kalman滤波器原理和实现

Kalman滤波器原理和实现 kalman filter Kalman滤波器的直观理解[1] 假设我们要测量一个房间下一刻钟的温度.据经验判断,房间内的温度不可能短时大幅度变化,也就是说可以依经验认为下一刻钟的温度等于现在的温度.但是经验是存在误差的,下一刻的真实温度可能比我们预测温度上下偏差几度,这个偏差可以认为服从高斯分布.另外我们也可以使用温度计测量温度,但温度计测量的是局部空间的温度,没办法准确的度量整间房子的平均温度.测量值和真实值得偏差也认为服从高斯分布. 现在希望由经验的预测温度和…

kalman滤波

kalman滤波原理(通俗易懂) 1. 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Appr…

Kalman滤波器从原理到实现

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.…

几种常见空间滤波器MATLAB实现

本文链接:https://blog.csdn.net/LYduring/article/details/80443573 一.目的实现算术均值滤波器.几何均值滤波器.中值滤波器.修正的阿尔法均值滤波器.自适应中值滤波器,并比较不同滤波器的降噪结果. 二.代码代码的思路如下: (1)先对原始的电路图先后进行加高斯噪声和椒盐噪声:之后设置滤波器的模板大小为5*5,分别对被噪声污染的图像进行算术均值.几何均值.中值.修正的阿尔法滤波,并输出图像,方便结果比较. (2)为了比较中值滤波器和自适应中值滤波…

Matlab滤波器设计（转）

滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波器的设计也不同. Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器:面向对象的和非面向对象的.面向对象的方…

数字图像处理- 3.4 空间滤波 and 3.5 平滑空间滤波器

3.4 空间滤波基础 • Images are often corrupted by random variations in intensity, illumination, or have poor contrast and can’t be used directly. • Filtering: transform pixel intensity values to reveal certain image characteristics – Enhancement: improves c…

FFmpeg的H.264解码器源代码简单分析：环路滤波（Loop Filter）部分

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal…

转载，matla滤波函数

转载地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102e1dj.html 滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波…