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研究生:范淯凱
研究生(外文):Yu-Kai Fan
論文名稱:調整參數對NLMS演算法的影響
論文名稱(外文):On Regularization in NLMS filtering
指導教授:李仲溪
指導教授(外文):Jung-Shin Lee
口試委員:黃英哲黃旭章韓國璋
口試委員(外文):Ying-Je HuangShiu-Jang HuangGuo-Jang Han
口試日期:20130716
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:調整參數正規化最小均方適應性演算法
外文關鍵詞:regularizationNLMS
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適應性濾波器已經廣泛的被應用在訊號處理及通訊領域中,其中NLMS演算法因較簡單且易實現,所以較受歡迎。NLMS演算法的調整參數,主要是為了當輸入訊號能量很微小時,避免演算法不穩定,通常調整參數是假設微小的正數,但近年來有學者發現,把調整參數假設是微小的正數在某些環境下不適當。本論文首先以大量的實驗模擬來觀察調整參數對NLMS演算法的影響,我們也對三種可變調整參數以及一種固定調整參數的NLMS演算法進行模擬,比較演算法的性能。
Adaptive filters have been successfully applied to signal processing and digital communications. The NLMS algorithm is popular because it’s easy to achieve. The regularization parameter to solve algorithm unstable , when input signal power is very small. The regularization parameter is always a positive number. Many researchers find the regularization parameter chose small value is not ture in Some environments.We compare the performance with the three variable regularization parameter and one fixed regularization parameter NLMS algorithm.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 背景介紹 1
1.2 論文組織 3
第二章 適應性濾波器 4
2.1 簡介 4
2.2 LMS演算法(最小均方適應性演算法) 5
2.3 NLMS演算法(正規化最小均方適應性演算法) 6
2.4 GNGD演算法 9
2.5 RR-NLMS演算法(強健調整參數演算法) 11
2.6 VR-NLMS演算法(可變調整參數演算法) 13
第三章 調整參數對NLMS演算法的影響 17
3.1 簡介 17
3.2 輸入訊號 18
3.2.1 白色高斯訊號 18
3.2.2 語音訊號 19
3.2.3 一組特別處理過的語音訊號 19
3.3 觀察NLMS演算法調整參數的影響之實驗 20
3.3.1 白色高斯訊號輸入之實驗 22
3.3.2 白色高斯訊號輸入之實驗結論 32
3.3.3 語音訊號輸入之實驗 33
3.3.4 語音訊號輸入之實驗結論 38
3.3.5 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗 38
3.3.6 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗結論 44
第四章 調整參數演算法實驗模擬與結果 45
4.1 簡介 45
4.2 白色高斯訊號輸入之實驗 47
4.3 白色高斯訊號輸入之實驗結論 51
4.4 AR訊號輸入之實驗 52
4.5 AR訊號輸入之實驗結論 58
4.6 語音訊號輸入之實驗 60
4.7 語音訊號輸入之實驗結論 65
4.8 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗 67
4.9 一組特別處理過的語音訊號輸入之實驗 71
第五章 結論 73
參考文獻 75
[1] S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 4th edition,Prentice-Hall, 2002.
[2] A. H. Sayed, Fundamentals of Adaptive Filterings. Hoboken, NJ:Wiley, 2003
[3] D. P. Mandic, “A generalized normalized gradient descent algorithm, ”IEEE Signal Process. Lett., vol. 11, no. 2,pp. 115-118, Feb. 2004.
[4] Young-Seok Choi, Hyun-Chool Shin, and Woo-Jin Song , “Robust Regularization for Normalized LMS Algorithm, ”IEEE Trans. Circuits and Systems II:Express Briefs, vol.53, no. 8, pp. 627-631, Aug. 2006.
[5] H. C. Huang and J. Lee, “A new Square-Error-Regularized NLMS, ” April 2008
[6] H. C. Huang and J. Lee, “A variable regularization control method for NLMS algorithm, ” IEEE Asilomar Conference on Signals S ystems and Computers, pp.396-400, 2012.
[7] J. Benesty, C. Paleologu, and S. Ciochina. “On regularization in adaptive filtering, ” IEEE Trans. Audio, Speech, Language Process, vol. 19, pp. 1734-1742, Aug. 2011.
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