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  • 自适应滤波matlab实现

    2020-12-07 14:28:39
    自适应滤波器是一种常用的去噪方法,本实验采用自适应滤波算法来滤除音频信号中的背景噪声。使用时,将噪声作为参考输入,而后进行滤波处理。
  • 自适应滤波matlab代码

    2012-09-27 16:28:03
    matlab运行的自适应滤波器的部分算法(开始),其中包含了牛顿法和最陡下降法的实现方法,对于自适应滤波的学习有一定帮助
  • 自适应中值滤波MATLAB

    2018-09-07 09:42:00
    自适应中值滤波函数。
  • 自适应平滑滤波matlab

    2018-07-11 16:59:19
    基于matlab实现的自适应平滑滤波器,基于matlab实现的自适应平滑滤波器
  • 自适应中值滤波matlab

    2018-07-11 16:58:10
    基于matlab实现的自适应中值滤波器,基于matlab实现的自适应中值滤波器
  • 1.含LMS算法的函数文件 2.实现了对正弦信号添加高斯噪声自适应滤波还原的基本应用 伪主动降噪 3.可任意读取mp3,wav格式,经过sound播放 4.demo演示
  • 适用于初学者练习和入门,里面有几种基础算法的源码和练习版本,需要对照书去学习
  • 变步长的LMS自适应滤波算法matlab程序 变步长的LMS自适应滤波算法matlab程序
  • 包括 Blind_Adaptive_Filtering,Fast_Transversal_RLS_Algorithms ,IIR_Adaptive_Filters,Lattice-based_RLS_Algorithms等
  • 自适应滤波算法labview源文件,是.VI格式的文件,labview2018或更低版本可以正常打开,可正常仿真
  • 自适应滤波matlab程序

    2012-12-13 21:17:11
    自适应滤波matlab程序,开头一部分是期望信号的选取
  • 介绍了稀疏路径回声消除PNLMS、MPNLMS、IPNLMS和MIPNLMS的几种自适应滤波算法,并进行了Matlab的仿真比较。仿真结果表明,PNLMS的初始收敛速度优于NLMS,但当脉冲响应变得密集后性能明显下降,甚至不如NLMS。IPNLMS...
  • 自适应滤波算法汇总

    2017-05-03 16:48:25
    包括LMS算法、不加限制的变步长LMS算法、加限制的变步长LMS算法、改进的变步长(加限制)LMS算法、NLMS算法、PNLMS算法、IPNLMS算法、UPNLMS算法、RLS算法、APA算法等的详细MATLAB代码,本人毕设成果,均已运行成功...
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  • 自适应滤波降噪算法

    2019-03-01 16:02:37
    lms, 降噪。自适应滤波算法从某种角度也被称为性能表面搜索法,在性能曲面中,它是通过不断测量一个点是否接近目标值,来寻找最优解。
  • 自适应滤波MATLAB程序

    2019-01-06 21:31:44
    自适应滤波MATLAB程序,作者Jim Reilly, PhD, PEng,包括PDF文档和MATLAB例程
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  • 自适应滤波与维纳滤波、卡尔曼滤波最大的区别在于,自适应滤波在输出与滤波系统之间存在有反馈通道,根据某一时刻滤波器的输出与期望信号的误差调整滤波器的系数,从而实现滤波器系数的动态调整,实现最优滤波。...

    完整的实验报告下载链接https://download.csdn.net/download/LIsaWinLee/14884404

    一、实验原理

        自适应滤波器由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成。 自适应滤波与维纳滤波、卡尔曼滤波最大的区别在于,自适应滤波在输出与滤波系统之间存在有反馈通道,根据某一时刻滤波器的输出与期望信号的误差调整滤波器的系数,从而实现滤波器系数的动态调整,实现最优滤波。

    1.1 信号模型

    自适应滤波的目的仍然是从观测信号中提取真实准确的期望信号,因此涉及到的信号有:1)期望信号 d(n)

    2)输入信号 x(n)=d(n)+v(n)

    3)输出信号 y(n)

    1.2 算法原理

    一个M阶滤波器,系数为w(m),则输出为:y(n)=Σw(m)x(n-m) m=0…M,写成矩阵形式:y(j)=WT(j)*X(j),n时刻的输出误差为: e(j)=d(j)-y(j)= d(j)- WT(j)*X(j),

    定义目标函数为 E[e(j)^2],则有:J(j)=E[e(j)^2]= E[(d(j)- WT(j)*X(j))^2]。

    当上述误差达到最小时,即实现最优滤波,这种目标函数确定的为最小方差自适应滤波。对于目标函数J(j),需要求得使其取到最小值对应的W,这里使用梯度下降法进行最优化:W(j+1)=W(j)+1/2*μ(-▽J(j))

    ▽J(j)=-2E[X(j)*( d(j)- WT(j)*X(j))]= -2E[X(j)e(j)]

    W(j+1)=W(j)+μE[X(j)e(j)]

    其中-2X(j)e(j)称为瞬时梯度,因为瞬时梯度是真实梯度的无偏估计,这里可以使用瞬时梯度代替真实梯度。W(j+1)=W(j)+μX(j)e(j)

    由此,可以得到自适应滤波最佳系数的迭代公式。

    二、实验内容

    设计一个自适应滤波器,结合一定应用,对语音、图像、视频等某种对象进行处理。

    三、实验过程及结果

    此次实验拟对图像进行去噪操作,实现灰度图像复原。

    3.1 准备含噪声图像

    准备一张彩色图像,首先将彩色图像转化为灰度图像,代码操作如图3.1所示。

    图3.1 彩色图转化为灰度图的代码句式

    接着在原始图像上人为加入均值为0、标准差为0.1的高斯噪声,以供后续使用,效果展示如图3.2。

    图3.2 产生含噪声图像效果

    3.2 自适应滤波器去噪

    选择窗口大小为9*9的自适应滤波器进行滤波处理,结果如图3.3所示。

    图3.3 自适应滤波器滤波后的效果

    通过对比,自适应滤波器处理后的图像明显比噪声图像清晰很多,界限也相对分明,效果显著。若将滤波后图像与原图像相比,随有处理不到位的地方,但几乎接近原图,效果显著。

    四、总结与展望

    通过实验实现自适应滤波器对图像去噪的处理,达到图像复原的效果。进一步体会到了自适应滤波器的原理,通过不断地缩小误差,以寻求最优化。此次实验较为简单,后续还可以尝试自适应滤波器对语音、视频等的处理,并添加一些如LMS等的算法,以求得更好结果。

    五、附录

    5.1 产生噪声图像的程序

    function [gImg] = addGaussianNoise(avg,std)
    
    img1=imread('E:\matlab\work\suijishuzixinhaochuli\colorful.jpg');
    
    img=rgb2gray(img1);
    
    [imgH,imgW]=size(img);
    
    % 产生和图像维度相同的噪声,叠加到图像上
    
    gImg=uint8((double(img)/255+avg+std*randn(imgH,imgW))*255);
    
    figure();
    
    subplot(2,2,1);
    
    imshow(img),title('原始图像');
    
    subplot(2,2,2);
    
    imshow(gImg),title('均值为'+string(avg)+'标准差为'+string(std)+'的高斯噪声图像');

    5.2 自适应滤波器图像复原的程序

    function []=adaptFilter(fsize)
    
    % 获取均值为0,标准差为0.1的高斯噪声图像
    
    gImg = double(addGaussianNoise(0,0.1));
    
    [imgH,imgW]=size(gImg);
    
    gNewImg = gImg;
    
    % 根据滤波器尺寸计算半长
    
    if mod(fsize,2)
    
        flength = (fsize-1)/2;
    
    else
    
        flength = fsize/2;
    
    end
    
     for i=1+flength:imgH-flength
    
            for j=1+flength:imgW-flength
    
                    gTemp = gImg(i-flength:i+flength,j-flength:j+flength);
    
                    avg = mean(gTemp(:));
    
                    v = var(gTemp(:));
    
                    gNewImg(i,j)=gImg(i,j)-255*255*0.01/v*(gImg(i,j)-avg);
    
            end
    
        end
    
    gImg = uint8(gImg);
    
    gNewImg=uint8(gNewImg);
    
    subplot(2,2,3); imshow(gImg),title('高斯噪声图像');
    
    subplot(2,2,4); imshow(gNewImg),title('自适应滤波器(窗口大小为' + string(fsize) + ')处理后图像'); end

     

    展开全文
  • 算法思路 1LMS算法实现步骤: 1).... title('LMS算法自适应滤波后的输出时域波形'); subplot(414);plot(e);axis([0,L,-a-1,a+1]); title('LMS算法自适应滤波后与原始信号误差'); 运行结果 参考文章地址

    算法思路

    1LMS算法实现步骤:
    1).令起始时刻 i=0自适应滤波器的系数矢量W(0)为任意值;
    2).根据输入信号矢量X(i) ,利用期望信号d(i) 和滤波器的输出信号 y(i)计算误差信号e(i);
    3).根据误差信号,利用以下的递推公式 ,进行滤波器系数的更新;
    递推公式
    4).重复步骤2)和3),直到达到平稳状态(系数W几乎保持不变)。

    2.LMS算法的收敛条件:
    通过引入系数误差矢量 ,整理得LMS算法的收敛条件为 :
    在这里插入图片描述
    注: λmax为输入信号的自相关矩阵 的最大特征值

    子程序

    function [w,e,yn] = my_LMS(xn,dn)
    %% LMS实现程序
    %   输入:
    % xn   输入信号       
    % dn   理想信号          
    % L    迭代次数      
    % k    滤波器的阶数   
    %   输出:
    % w    滤波器的系数矩阵    大小为 k×L  每一列代表一次迭代后的系数
    % e    误差信号            大小为 L×1  每一行代表一次迭代后产生的误差
    % yn   滤波器的输出信号    
    
    %% 参数配置
    k=128;              %滤波器阶数
    L=length(xn);       %迭代次数=输入信号长度
    
    %% 初始化
    yn=zeros(1,L);      %初始化滤波输出信号
    yn(1:k)=xn(1:k);    %初始化输出信号前k位数据,保证
    w=zeros(1,k);       %初始化权重
    e=zeros(1,L);       %初始化误差
    
    %% 求收敛常数u
    fe = max(eig(xn*xn.'));%求解输入xn的自相关矩阵的最大特征值fe,A = eig(B),意为将矩阵B的特征值组成向量A
    u = 2*(1/fe);
    
    %% 迭代更新滤波器的参数
    for i=(k+1):L    %要保证输入延时后的信号有效,所以实际的迭代次数只有(L-k)次,
        XN=xn((i-k+1):(i));   %将输入信号延迟,使得滤波器的每个抽头都有输入
        yn(i)=w*XN';          %计算出滤波器的输出
        e(i)=dn(i)-yn(i);     %得出误差信号
        w=w+u*e(i)*XN;        %迭代更新滤波器的系数
    end
    
    end
    

    主程序

    clear;
    clc;
    close all;
    
    L=1024;    %信号长度
    a=1;       %原始信号幅度
    t=1:L;      
    dn=a*sin(0.05*pi*t);%原始正弦信号
    subplot(411);plot(dn);axis([0,L,-a-1,a+1]);
    title('原始信号s时域波形');
    xn=awgn(dn,1);   %添加信噪比5dB的白高斯噪声
    
    subplot(412);plot(xn);axis([0,L,-a-1,a+1]);
    title('信号加高斯白噪声后的时域波形');
    
    [w,e,yn] = my_LMS(xn,dn);%调用滤波算法
    
    subplot(413);plot(yn);axis([0,L,-a-1,a+1]);
    title('LMS算法自适应滤波后的输出时域波形');
    
    subplot(414);plot(e);axis([0,L,-a-1,a+1]);
    title('LMS算法自适应滤波后与原始信号误差');
    

    运行结果

    在这里插入图片描述

    参考文章地址

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  • matlab图像处理自适应中值滤波,function, 可运行,很好很好很好

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