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基于NLMS算法的自适应滤波器设计

于 2020-12-03 发布
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本方法简单明了,不累述,实用性强。设计流程为参数设置——初始化——权系数更新——输出——结束

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    车载智能计算平台白皮书(自动驾驶)版权声明本白皮书版权属于中国软件评测中心,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国软件评测中心”。违反上述声明者,本单位将追究其相关法律责任目录、编制概要(一)编制背景二)编制目标三)编制方法四)特别声明车载智能计算平台内涵与范畴(一)自动驾驶技术目前存在三种发展路线二)汽车智能计算平台包括“车、云、网、库”三)车载智能计算平台是。级及以上自动驾驶的必要解决方案(四)车载智能计算平合的功能定位、车载智能计算平台关键技术发展现状(一)芯片由通用走向专用,类脑芯片提供全新架构二)车载智能计算平台操作系统功能需求不断细化成为主流软件架构三)车载以太网受到广泛关注和进入竞争关键期(四)实现实时动态高精度定位需多技术融合(五)安全需求不断拓展,预期功能安全备受关注(六)测试需求不断细化,车载智能计算平台测试标准尚未形成四、车载智能计算平台相关产业发展现状(一)国内外企业纷纷布局车载智能计算平台(二)互联网企业、整车厂与半导体企业积极布局芯片领域三)车控操作系统国外占据发展先机,开源操作系统或成最大赢家四)国内外汽车网络通信技术产业蓬勃发展(五)“集中众包”成为高精度地图制图新模式五、车载智能计算平台发展现状国内外对比)车载智能计算平台性能方面国外处于领先地位二)国外部分计算平台已实现量产、国内计算平台仍处于样机阶段三)忐片性能方面国内典型产品存在优势六、车载智能计算平台中长期发展趋势(一)自主式和网联式协同推进自动驾驶发展二)电子信息、通信技术与汽车多产业交叉愈加突显三)软硬件协同开发提高车载智能计算平合的综合效率(四)高度集成是未来车载智能计算平台的发展方向五)多种数据处理模式并存的现状仍将持续七、推动车载智能计算平台发展的措施建议(一)明确发展方向前瞻规划布局(二)建立专项基金培育创新能力(三)夯实产业基础完善产业结构四)对外开放交流加强国际合作附件:缩略语、编制概要(一)编制背景汽车工业是中国产业发展的重要驱动。中国汽车工业经过近年的发展,年汽车工业总产值占全国工业总产值的比重达到%,占全国的比重达%。中国汽车市场目前已是全球最大单体汽车市场,年产销量分别占世界汽车产销量的%和%,但千人汽车保有量仅为世界平均值的%,发展空间较大。随着汽车智能化、网联化、电动化和共享化的发展,汽车产业发展面临新一轮的变革机遇,我国应该加大投入,抓住机遇,加快推进汽车强国建设。智能网联汽车从交通运输工具日益转变为新型移动智能终端。汽车功能和属性的改变导致其电子电气架构随之改变,进而需要更强的计算、数据存储和通信能力作为基础,车载智能计算平台是满足上述要求的重要解决方案。作为汽车的“大脑”,车载智能计算平台是新型汽车电子电气架构的核心,也是新犁智能汽车电子产业竞争的主战场明确车载智能计算平合的定义和范畴、关键技术、产业现状以及发展路线,在此基础之上为车载智能计算平台关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议,对推动我国智能网联汽车产业持续健康快速发展具有重要意义。《中国公路学报》编辑部口国汽车工稈学术研究综述中国公路学报(二)编制目标通过明确车载智能计算平台的内涵与范畴,界定汽车智能计算平台基本架构和车载智能计算平台功能定位。研究车载智能计算平台的技术框架,梳理车载智能计算平台的关键技术。探索车载智能计算平合相关产业组成,分析车载智能计算平合的产业链结构,研判产业发展趋势。旨在提出促进车载智能计算平台相关技术及产业发展的可行性措施建议,为行业主管部门提供决策参考,为行业健康有序发展提供指导依据(三)编制方法是研究学习国内外相关政策文献,充分借鉴参考国内外主要研究动态和成果。是调研国内外知名车载智能计算平台相关企业,汇集整理和分析来自实践应用的相关素材。三是邀请行业专家咨询评审。(四)特别声明研究范围聚焦技术和产业发展车载智能计算平台将涉及法律、道德、伦理、文化等诸多领域。本白皮书的编制主要是为了给相关行业主管部门和企业提供决策参考依据,集中在技术和产业两大层面展开研究,暂未涉及其他方面。研究内容仍有待进一步丰富完善本白皮书的主要观点和内容仅代表编制组目前对车载智能计算平台的研判和思考,欢迎各方专家学者和企业代表提出宝贵意见,共同推动白皮书的及时更新和纠偏。本白皮书为《车载智能计算平合白皮书(年)》,后续中国软件评测中心将会继续推出《汽车智能计算平台白皮书(系列)。二、车载智能计算平台内涵与范畴(一)自动驾驶技术目前存在三种发展路线年(国际汽车工程师协会)发布《标准道路机动车驾驶自动化系统分类和定义》,并于年月对标准进行了修订更新。标准将自动驾驶分为共个级别。人工驾驶(),即完全由驾驶员执行全部动态驾驶任务(),包括有主动安全系统介入的情况。辅助驾驶(),即由自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况(下执行动态驾驶任务的横向或纵向车辆运动控制子任务(但不能同时),并由驾驶员负责完成动态驾驶任务的其余内容。部分自动驾驶(),即由自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况下执行动态驾驶任务的横向和纵向车辆运动控制子任务,并由驾驶员负责完成驾驶环境监控,并对道路目标和状态做岀有效回应。条件自动驾驶(),即由自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况下执行所有动态驾驶任务。但是要求驾驶员具备汽车功能保障意识,并随时可以对自动驾驶系统发布的干预请求,以及与动态驾驶任务相关的其他车辆系统的故障做出有效回应。高度自动驾驶(),即自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况下执行全部动态驾驶任务和功能保障,不要求任何用户对干预请求做出回应。完全自动驾驶(),即由自动驾驶系统在任意连续的运行环境下,执行全部动态驾驶任务和功能保障,不要求任何用户对自动驾驶系统的干颈请求做出回应。
    2020-12-04下载
    积分:1
  • 通信信号自动制式识别及参数估计
    【实例简介】通信信号调制制式的自动识别和调制参数的自动估计是非协作通信和软件 无线电中的主要问题。非协作通信是通信中的一个分支,在民用或军用场合都 有重要的应用,它需要接收机在先验知识不足的前提下监视空间通信信号的活 动情况,并截获其传输的信息内容;软件无线电是未来通信中的一个关键技术, 它需要接收机能在同一个硬件平台上自动完成多种体制、多个频段的通信和相 互间的切换。这里面都需要解决通信信号制式的自动识别和参数估计。另外, 信噪比(SNR)是接收信号的一个关键参数,它对通信系统的性能有着重要影响, 对它的估计也十分必要。直接扩频序列信号(DSSS)由于具有极低的功率谱密 度,如何在非协作通信中不知道扩频序列的前提下对其进行检测和估计,是一 个具有很强的应用背景同时富有挑战性的课题。本文以通信信号的统计特性为 基础,分别对这些问题进行了研究和探索,主要包括: 首先,使用统计模式识别的方法,综合决策树识别器和神经网络识别器的 优点,提出了一种混合识别器,它在不依赖于先验的调制参数和信噪比的条件 下能对常用的11种数字调制信号CW、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM,32QAM, 64QAM、2FSK、4FSK、GMSK和OFDM进行准确的识别。 其次,研究了非协作通信中观测信号调制参数的估计问题。对M-PSK及 M-QAM信号滚降系数的研究表明,接收机中滚降系数不准确对系统性能的影响 非常小,因此我们在设计接收机时可以不必考虑滚降系数的影响,而只需固定 一个值即可。对M-FSK号调制指数的研究表明,我们提出的估计算法能够显著 改善时钟同步性能,并且估计结果不影响最后的误码率。对M-PSK、M-QAM 及OQPSK信号波特率的研究表明,我们提出的波特率估计算法能够在较短的观 测长度下取得较高精度的波特率估计值,并且估计结果完全满足解调器所需的 精度要求。 再次,研究了观测信号SNR的估计问题,提出了两种不依赖于辅助数据的 估计算法,一种是改进的基于最小描述长度原理和特征值分解的算法,另一种 算法基于Gibbs抽样原理。这两种算法均能在AWGN信道和多径信道中精确估 计出信号的SNR。此外,第二种算法还可以给出信道的估计信息。 最后,利用扩频序列的强自相关特性和弱互相关特性,研究了DSSS信号在 非协作通信中的检测和参数估计问题。算法以接收信号自相关函数的累加为基计DSSS信号的波特率、chip速率和载波频率,然后提出了两个测度函数, 一个对扩频序列进行同步,确定出扩频序列在观测序列中正确的起始位置;另 一个在扩频序列同步的基础上估计序列中每一个chip的具体数值。计算机仿真 结果验证了理论分析的正确性。 本论文的研究结果表明:通过采用本论文提出的调制信号自动识别算法和 相关的调制参数估计算法,可以有效的提高非协作通信和软件无线电中接收机 的工作性能和实用化程度。
    2021-11-02 00:38:56下载
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  • LLNet模型实现
    实现基于稀疏自动编码器的图像同时增强和图像去噪,该资源包含自己处理的样本数据
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  • DTMF双音多频信号生成与检测(Matlab)
    利用Matlab编写的DTMF双音多频信号的生成与检测程序。可以生成DTMF信号,并可按照一定信噪比传输,可滤除工频干扰,并依据噪声自适应检测识别信号。
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