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自适应均衡算法的研究进展

自适应均衡算法的研究进展
自适应均衡算法的研究进展

自适应均衡算法的研究进展

摘要:简述了能补偿或减小现代通信系统中的码问干扰问题的自适应均衡算法的基本原理及其特点.介绍了最小均方误差算法、递归最小二乘算法等几类主要的自适应均衡算法,并阐述了近年来出现的主要的自适应均衡算法的原理,对误码率、收敛速度、运算量及稳态误差等评价指标进行了分析.结合分析结果和自适应均衡算法的实际应用前景,探讨了这一领域需要进行进一步研究的问题,并对今后的研究进行了展望.

关键词:自适应均衡;最小均方误差算法;递归最小二乘算法

自适应均衡算法取得了较大的发展,是目前通信领域研究的热点.在现代通信系统中,码间干扰是制约通信质量的重要因素.为了减小码间干扰,需要对信道进行适当的补偿,以减小误码率,提高通信质量.接收机中能够补偿或减小接收信号码间干扰的补偿器称为均衡器.对于大多数采用均衡器的数字通信系统,信道特性是未知的,甚至是时变的.能准确地补偿信道的传输特性、动态地跟踪信道的变化、及时调整均衡滤波器系统参数的功能,称为自适应均衡器的智能特性.由于计算机硬件的限制,人们希望自适应均衡算法收敛快速、计算量小,且系统的误码率低.在此基础上,对于这种算法的研究主要集中在最小均方(LMS)类、递归最小平方(RLS)等几个方面。

1 LMS类自适应均衡算法

LMS算法是基于随机梯度准则的最小均方误差准则的近似,即简单地用瞬时误差来代替误差均值.这个近似带来的好处是省去了计算输入信号自相关矩阵所需要的巨大的计算量,使抽头系数的迭代公式变得非常简单.在大多数信噪比比较高且信道为缓慢时变的情况下,只要收敛步长在一定的范围内,LMS算法都能较好地收敛.但这种近似同时带来了2个缺点:1)引入了抽头系数的噪声项.导致稳态失调量较大;2)收敛相对缓慢,对非平稳信号的适应性差,使得算法的信道跟踪补偿能力下降.针对这两个问题,人们提出多种改进的LMS自适应滤波算法,主要有:变步长LMs算法、变换域LMs算法.

1.1 变步长LMS自适应滤波算法

收敛速率是LMs算法的一个关键问题,步长在算法收敛过程中起着非常重要的作用.采用大步长,每次调整抽头系数的幅度就大,体现在性能上就是算法收敛速度和跟踪速度快,当均衡器抽头系数接近最优值时,抽头系数将在最优值附近一个较大的范围内来回抖动而无法进一步收敛,因而会有较大的稳态剩余误差;反之,采用小步长,每次调整抽头系数的幅度就小,算法收敛速度和跟踪速度慢,但当均衡器抽头系数接近最优值时,抽头系数将在最优值附近一个较小的范围内来回抖动而无法进一步收敛,因而稳态剩余误差较小.考虑开始阶段和收

敛后稳态阶段对步长因子的不同要求,可以采用改变步长的算法.由于误差的大小在收敛条件下随迭代次数的增加而减小,因此可以通过误差对步长因子的控制实现变步长算法对步长因子的要求.

文献【3】通过对误差信号的非线性处理,提出如下的步长变化规律:

式中:α,β为算法参数,e(n)为误差信号.该算法具有以下特性:当“e(n)=O 时,u(n)缓慢变化趋近于零;随着|e(n)|的增大,u(n)呈非线性增长;参数α调节函数的取值大小;参数β控制函数的形状,即步长因子变化的缓慢程度.由此可见,该函数满足上面提出的变步长调整原则.但该算法仍有许多理论性问题值得继续研究,如滤波器的算法和结构、收敛性和快速跟踪性、稳定性和鲁棒性等.线性一指数LMS变步长自适应滤波算法较为复杂.李竹【4】等提出了一种改进的变步长LMS算法,该算法利用瞬时误差的四次方和遗忘因子共同来调整步长,进一步解决了收敛时间和稳态误差的矛盾.也通过在步长因子u与误差信号e(n)之间建立一种新的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS算法,有效地避免了基于sigmoid函数的变步长LMs算法的不足,如图l所示.

1.2 变换域LMS自适应滤波算法

变换域LMS算法的基本思想是把时域信号通过正交变换转变为变换域信号,在变换域中采用自适应算法.到目前为止,对频域自适应滤波算法研究较多的是分块实现的频域LMs算法,主要研究这种算法的实现方法和各种性能.此外,由于小波变换具有较强的自适应特性,人们把研究的目光也投向了基于小波变换域的LMS自适应滤波算法,并在这方面取得了不少成果.曾召华等在滑动准最小均方误差瞬变LMS算法基础上提出了一种基于正交小波变换的瞬变步长LMs的改进自

适应滤波算法.

1.3 其它的LMS类自适应滤波算法

除上面提到的LMS算法,还有一些其他算法,如LMs牛顿算法、归一化LMs(NomaIized LMS,NLMS)算法【8】、分块LMs算法、混合LMS算法【9】、基于u一滤波LMs算法以及高阶误差LMS算法等.张端金等【10】研究了x一滤波和E一滤波LMs 算法的性能,给出了它们的均值收敛和方差收敛条件及X一滤波和E一滤波LMS算法具有二次稳定性的充分条件.文献【1l】结合Generalized Proportionate NLMS 算法和快速LMS算法的优点,提出了一种新的成比例的快速LMS自适应滤波算法.整体来说,LMS类算法计算量较小,在大多数信噪比比较高且信道为缓慢时变的情况下,LMS类算法都能较好地收敛,但是在算法稳态误差、收敛速度以及信道跟踪补偿能力方面仍有待提高.

2 RLS类自适应均衡算法

RLS算法是基于最小二乘算法的一类快速算法,它克服了LMs算法收敛速度慢、信号非平稳、适应性差等缺点.但是,RLs算法的计算复杂度高,所需的存储量极大,不利于实时实现;若被估计的自相关矩阵的逆矩阵失去了正定特性,还将引起算法的发散,因此许多文献提出了改进的RLS算法.人们利用输入矢量非移变结构特性导出了RLs类的快速算法,如快速横向滤波(FTF)RLS算法,快速后验误差时序技术及分块时序最小二乘算法.最近提出的新的基于QR分解的分块自适应算法及基于逆QR分解的RLS算法【12】,又进一步提高了RLS算法的鲁棒性和跟踪能力.

高鹰等给出一种新的类似于RLS算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理.文献提出了一种新的输入量子化的RLS算法,用一种新的量子化函数对输入信号进行剪辑,这种新算法的收敛速度和跟踪能力都优于常规的RLS算法.文献提出了一种局部更新的RLS算法,它是将一个高阶的滤波器函数分解成2个简单的低阶函数,然后对较低的滤波器系数进行部分更新以降低计算复杂度.此外,还有很多改进的RLs算法,它们保留了RLS算法收敛速度快的优点,同时大大降低了计算复杂度(如图2),已应用到许多领域.

尽管RLS类算法收敛速度较快,收敛效果较好、计算复杂度有所降低,但在硬件实现方面仍较为困难,因此在数值稳定性及实时性方面仍有待进一步研究.

3 其它几种自适应均衡算法

3.1 基于神经网络的自适应均衡算法

近年来,神经网络在理论与实践方面有了突飞猛进的发展,现已广泛应用于通信、地震勘探、生物医学、语音信号处理及图像处理、模式识别、自动控制等领域.马野等利用神经网络对复杂不确定性问题具有自适应和自学习的优点,提出了一种模糊神经网络自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过模糊自适应滤波和神经网络误差补偿的结合,有效防止了滤波器发散,减小了估计误差,提高了估计精度.杨克己把线性基本函数神经网络引入到常规自适应滤波器中,即在线性自适应滤波器中引入一非线性隐含层,使其兼具自适应滤波和非线性处理的能力.高为广等针对BP神经网络存在训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出了网络的改进算法.即利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正。得出神经网络辅助的GPs/INs组合导航自适应滤波算法.非线性信号处理是信息处理学中的一个重要研究领域,采用神经网络能很好地解决非线性信号处理问题,将非线性神经网络应用于射体轨道跟踪系统、图像复原、模式识别及模糊控制系统等,都能取得较优或独特的性能,甚至能解决常规信息处理方法所不能求解的问题,是一个有价值的研究方向.此外,将神经网络与模糊计算、进化计算相结合,构成一个自适应计算智能信息处理系统,对神经智能信息处理将会产生新的突破,是值得研究的课题.

3.2基于QR分解的自适应均衡算法

基于QR分解的自适应滤波算法对输入信号矩阵直接进行更新,因此在有限精度运算条件下,具有良好的数值稳定性.各种QR分解的快速自适应滤波算法可以直接计算估计误差,并不需要更新权系数向量.但基于逆QR分解的递归最小二乘自适应滤波算法可以直接更新权系数向量,并能避免复杂的回代运算.王淑艳等

研究了一种基于数据域处理的QRD—LS算法,并将该算法应用于消除人体心电图的工频干扰噪声.文献在机动加速度“当前”统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于QR矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法.

3.3基于统一模型的自适应均衡算法

DeIta算子方法是信号处理与控制理论交叉学科的前沿研究领域之一,在高速信号处理和数字控制设计方面具有广阔的应用前景.基于Delta算子的自适应滤波与估计理论得到了发展,刘侠等[25]提出了Delta算子描述的QR分解LMs算法:首先给出后向DeIta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta—QR—LMS算法的具体迭代步骤.宋雪洁等[26]研究了基于Delta算子的改进的自适应滤波算法.利用矩阵的sVD分解技术推导出了Delta—LMs算法的迭代步骤,这种算法能够降低设计的滤波器阶数,能有效减少计算量、提高收敛速度、改善对误差的跟踪性能.

3.4基于高阶累积置的自适应均衡算法

观测信号的二阶统计量不能辨识非最小相位系统,且对高斯噪声背景下的非高斯信号的检测性能会出现恶化,而高阶统计量尤其高阶累积量却能很好处理此情况.因此,对高阶累积量的自适应滤波方法的研究将成为热点课题之一.在国内,詹望等人从基于累积量的均方误差准则出发,推导出一种基于累积量的递归最小二乘(Cumulant RLS,CRLS)算法.CRLS算法将高阶累积量的高斯噪声“免疫性”与均方误差准则下的计算便利性结合起来,将复杂的三阶累积量计算递归地转化为一个加窗求和系数的作用,只需与常规LMs算法和RLS算法基本相当的计算量就使CLMs算法和CRLS算法具有良好的抗高斯噪声性能.赵知劲提出了一种基于三阶累积量的新的代价函数,然后运用此代价函数提出了格型自适应算法.高鹰等通过定义一个新的累积量误差准则获得了基于此准则的cDswLMs算法,该算法避免了迭代过程中的矩阵求逆运算,有效降低了计算量.基于高阶累计量的算法,尽管有利于辨识非最小相位系统,但是算法的高度复杂限制了它的应用,有待于进一步改进.

4 结论与展望

纵观自适应均衡算法的研究现状和进展,可以看出,现有的算法难以兼顾收敛快速、计算量小、误码率低、稳态剩余误差小这几个方面.因此将硬件和算法的特点有机结合,以达到最优的滤波效果,是实际应用中较为重要的课题.因而,本文认为以下几个方向值得继续深入研究.

1)算法应用是推动研究的主要动力,同时兼顾高收敛和跟踪速度、低复杂度和良好的稳定性,以及易于在硬件上实现的算法是未来研究的主要趋势.自适应均衡算法的理论研究将进一步和硬件实现相结合.

2)现有算法有其优势,但也存在不足,基于神经网络的自适应均衡和其它人工智能算法是一

种较新的算法,有着广阔的应用前景.因此研究一种具有多种算法优点的新型混合算法是未来工作的热点之一.

3)现有的均衡算法大都基于接收信号的一阶或高阶矩,因此不断设法提高通信系统的性能,可实现信息及时、准确无误的传输.故充分研究通信系统的信息传输特点,将信息嫡理论应用于自适应均衡也是一个值得研究的方向.

参考文献

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【12】AYMAN Elnashar’SAID Elnoubi,HAMDI El—Mikati.Performance柚alysis of bIind adaptive MOE multiuscr

自适应均衡算法研究

自适应均衡算法LMS研究 一、自适应滤波原理与应用 所谓自适应滤波器,就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动地调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。根据环境的改变,使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。 1.1均衡器的发展及概况 均衡是减少码间串扰的有效措施。均衡器的发展有史已久,二十世纪60年代前,电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。但是均衡器要么是固定的,要么其参数的调整是手工进行。1965年,Lucky在均衡问题上提出了迫零准则,自动调整横向滤波器的权系数。1969年,Gerhso和Porkasi,Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。1972年,ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。1974年,Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、天线自适应旁瓣抑制、雷达杂波抵消、相参检测、谱估计、窄带干扰抑制、系统辨识、系统建模、语音信号处理、生物医学、电子学等方面获得广泛的应用。 1.2均衡器种类 均衡技术可分为两类:线性均衡和非线性均衡。这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中,那么均衡器是线性的;如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出,那么均衡器是非线性的。

LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 算法图1.1 均衡器的分类 1.3自适应算法LMS算法 LMS算法是由widrow和Hoff于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重 要的成员之一。它具有运算量小,简单,易于实现等优点。 LMS算法是建立在Wiener滤波的基础上发展而来的。Wiener解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的在最小误差准则下的最优解。因其结构简单、稳定性好,一直是自适应滤波经典有效的算法之一,被广泛应用于雷达、通信、声纳、系统辨识及信号处理等领域。 1.3.1 MSE的含义 LMS 算法的推导以估计误差平方的集平均或时平均(即均方误差,MSE)为基础。下面先介绍MSE的概念。 设计一个均衡系统如下图所示:

自适应控制算法的实现

题目:自适应控制算法的实现 利用FOXBORO控制模块PIDA、FBTUNE、FFTUNE可以构成自适应和自整定控制算法。在电站应用中,这种算法可以用来克服过热、再热系统的纯滞后,实现磨煤系统的模糊控制,在其它行业的先进控制应用中也很具优势。 其基本组态方法如下: 1。建立PIDA模块。 MODOPT ≥ 4。 2。建立FBTUNE 和 FFTUNE 模块,分别将 PIDA.BLKSTA 参数连至 FBTUNE和 FFTUNE的PIDBLK。 3。将扰动量连至 FFTUNE 的LOAD_n (n=1~4)。 说明: 1。使用FBTUNE可以实现对PIDA中 PBAND(比例带)、INT(积分时间)、DERIV (微分时间)、DTIME(纯延迟时间)、SPLLAG(设定值超前-滞后系数)、FILTER (用于克服过程滞后与控制器滞后间不匹配的因子)的自整定。 2。当PIDA在PI或PID方式下,若FBTUNE的DFCT不大于1,如果此时FBTUNE的 PR_FL=0,可以实现控制对象不确定的模糊控制。这种方式不需要预整定。 3。当FBTUNE的 DFCT>1,或 PIDA 在 NIPID、PI_TAU、PID_TAU方式下,或 FBTUNE 的 PR_FL=1,需作预整定。预整定时,PIDA应处于手动状态,在 FBTUNE 的详细画面上置位 PTNREQ。预整定完毕,能确定 FBTUNE 的 PR_TYP (过程类型)、DFCT 及 PIDA 的 PBAND、INT、DERIV、DTIME、 SPPLLAG。 4。在FBTUNE的详细画面上置位STNREQ,若PIDA在自动状态下,FBTUNE将 进入自整定状态。建议将预整定的P、I、D参数或经验的P、I、D参数填入 FBTUNE详细画面的PM、IM、DM中。这样,在自整定不能很好满足控制要 求时,可以在FBTUNE的详细画面上置位 FB_HOLD,并 TOGGLE PIDRCL, 于是 FBTUNE 会将保留在 PM、IM、DM 中的整定参数装入PIDA中。复位 FB_HOLD,FBTUNE仍回到自整定状态。

用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真

用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB 仿真 一:仿真内容: 1:了解盲均衡算法和CMA 算法的原理; 2:用CMA 算法来仿真4QAM 信号; 二:算法原理: 1:盲均衡算法: 普通的均衡器需要训练和跟踪两个阶段,在训练阶段,需要已知信号的一些特性参数来训练均衡滤波器,或者直接周期地发送训练序列。由于训练序列并不含用户的数据,而占用了信道资源,自然会降低信道的利用率。另外,在跟踪阶段,不发送训练序列,如果信道特性是快速变化的,均衡器的性能将迅速恶化。 盲均衡能够不借助训练序列(即我们通常所说的“盲”,而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行均衡。换言之,其本身完全不用训练序列,就可以自启动收敛并防止死锁情况,且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号相等。盲均衡从根本上避免了训练序列的使用,收敛范围大,应用范围广,克服了传统自适应均衡的缺点,从而降低了对信道和信号的要求。 盲均衡的原理框图如下: 在上图中,x(n)为系统的发送序列,h(n)为离散时间传输信道的冲激响应,其依据所用调制方式的不同,可以是实值,也可以是复值;n(n)为信道中叠加的高斯噪声;y(n)为经过信道传输后的接收序列,同时也是均衡器的输入序列;w(n)为盲均衡器的冲激响应,盲均衡器一般采用有限长横向滤波器,其长度为L; ) (~n x 为盲均衡器的输出信号,也即经过均衡后的恢复序列。 且有下式成立: y(n)=h(n)*x(n)+n(n); )(~n x =w(n)*y(n)=w(n)*h(n)*x(n); 2:Bussgang 算法

Bussgang类盲均衡算法作为盲均衡算法的一个分支,是在原来需要训练序列的传统自适应均衡算法基础上发展起来的。早期的盲均衡器以横向滤波器为基本结构,利用信号的物理特征选择合适的代价函数和误差控制函数来调节均衡器的权系数。这类算法是以一种迭代方式进行盲均衡,并在均衡器的输出端对数据进行非线性变换,当算法以平均值达到收敛时,被均衡的序列表现为Bussgang 统计量。因此,此类算法称为Bussgang类盲均衡算法。 Bussgang类盲均衡算法的显著特点是算法思路保持了传统自适应均衡的简单性,物理概念清楚,没有增加计算复杂度,运算量较小,便于实时实现。缺点是算法的收敛时间较长,收敛后剩余误差较大,没有解决均衡过程中局部收敛问题,对非线性信道或存在零点的信道均衡效果不佳。 Bussgang类算法的原理框图如下: Godard是其中性能最好的算法:a.代价函数的推导只与接收信号的幅值有关,与相位无关,因此对载波相位偏移不敏感;b.在稳态条件下,此算法能获得比其它算法小的均方误差;c.它能均衡一色散信道,即使起始眼图是关闭的。Godard最早提出了恒模盲均衡算法。恒模盲均衡算法适用于所有具有恒定包络(简称恒模)的发射信号的均衡,它是Bussgang算法的一个特例。 3:CMA(恒模算法) 现代通信系统中常用的QAM调制方式具有频带利用率高的显著优势,随着电平级数的增加,传输数码率越高,但电平间的间隔减小,码间干扰增加,抗噪性能变差。近年来,研究最多的盲均衡算法是恒模算法(CMA)。CMA算法被广泛用于恒包络信号的均衡,因其计算量小及良好的收敛性能也应用于非恒包络信号的盲均衡,如QAM信号。然而,其初始化之后的收敛效果却不令人满意,存

自适应控制中PID控制方法

自适应PID 控制方法 1、自适应控制的理论概述 设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述: '()((),(),,) ()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== (1-1) 其中x(t),u(t),y(t)分别为n,p,m 维列向量。假设上述方程能线性化、离散化,并可得出在扰动与噪音影响下的方程: (1)(,)()(,)()()()(,)()() X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ (1-2) X(k),X(k),U(k),Y(k),V(k)分别为n,n,p,m,m 维列向量;(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。那么自适应控制就就是研究:在矩阵(,)k θΦ,(,)k ρθ,(,)H k θ中的参数向量,随机 {()k ω},{v(k)}的统计特性及随机向量X(0)的统计特性都未知的条件下的控制问题,也就就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下,设计控制序列u(0),u(1),…,u(N- 1),使得指定的性能指标尽可能接近最优与保持最优。 自适应控制就是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比有如下突出特点: (l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。

(2)一般反馈控制具有抗干扰作用,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象与在线修改参数的能力,因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差,还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3)自适应控制就是更复杂的反馈控制,它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加了一个可调系统" 1、1模型参考自适应控制系统 模型参考自适应控制系统由参考模型、反馈控制器、自适应机构及被控对象组成。此系统的主要特点就是具有参考模型,其核心问题可归纳为如何确定自适应调节律及算法。目前设计自适应律所采用的方法主要有两种:局部参数最优法,如梯度算法等,该方法的局限性在于不一定能保证调节过程总就是稳定的;基于稳定性理论的设计方法,如Lyapunov稳定性理论与Popov超稳定性理论的设计方法。 1、2自校正调节器 自校正调节器可分为设计机构、估计器、调节器及被控对象4个部分。此控制器的主要特点就是具有在线测量及在线辨识环节,其核心问题可归纳为如何把不同参数估计算法与不同控制算法相结合。根据参数估计算法与控制算法相结合的情况把自校正控制分为:最小方差自校正控制,其特点就是算法简单、易理解、易实现,但只适用于最小相位系统,对靠近单位圆的零点过于灵敏,而且扰动方差过大时调节过程过于猛烈;广义最小方差自校正控制,可用于非逆稳系统,但难以实现;基于多步预测的自适应控制,适用于不稳定系统等,具有易实现、鲁棒性强的优点;自校正极点配置控制,具有动态性能好、无控制过激现象的特点,但静态干扰特性差;自校正PID控制,具有算法简单、鲁棒性强、待定参数少的特点;增益调度控制,优点就是参数适应快,缺点就是选择合适的列表需要大量的仿真实验,另外离线的计算量大。

LMS算法自适应均衡实验

Harbin Institute of Technology 自适应信号处理实验 课程名称:自适应信号处理 设计题目:LMS算法自适应均衡器实验院系:电子与信息工程学院 专业:信息与通信工程 设计者:宋丽君 学号:11S005090 指导教师:邹斌 设计时间:2011.4.10

哈尔滨工业大学 一、实验目的 研究用LMS算法自适应均衡未知失真的线性色散信道。通过本实验加深对LMS算法的理解,并分析特征值扩散度和步长参数对收敛迭代次数的影响。二、实验原理 最小均方算法(LMS算法)是线性自适应滤波算法,包括滤波过程和自适应过程,这两个过程一起工作组成了反馈环。图1给出了自适应横向滤波器的框图。 图1 自适应横向滤波器框图 LMS算法是随机梯度算法中的一员,LMS算法的显著特点是实现简单,同时通过对外部环境的自适应,它可以提供很高的性能。由于LMS算法在计算抽头权值的迭代计算的过程中移走了期望因子,因此抽头权值的计算会受到梯度噪声的影响。但是因为围绕抽头权值起作用的反馈环像低通滤波器,平均时间常数与步长参数μ成反比,所以通过设置较小的μ可以让自适应过程缓慢的进行,这样梯度噪声对抽头权值的影响在很大程度上可以滤除,从而减少失调的影响。LMS算法在一次迭代中需要2M+1次复数乘法和2M次复数加法,计算的复杂度为O(M),M 为自适应滤波器中抽头权值的数目。 LMS算法广泛地应用于自适应控制、雷达、系统辨识及信号处理等领域。主要应用有:处理时变地震数据的自适应反卷积,瞬态频率的测量,正弦干扰的自适应噪声消除,自适应谱线增强,自适应波束形成。

三、 实验内容 在实验中假设所使用的数据是实数,进行研究的系统框图如下图2所示。随机数发生器1产生用来探测信道的测试信号n x ;随机数发生器2用来干扰。信道输出的白噪声源()v n 。这两个随机数发生器是彼此独立的。自适应均衡器用来纠正存在加性白噪声的信道畸变。经过适当延迟,随机数发生器1也提供用做训练序列的自适应均衡器的期望响应。 ) n 图2 自适应均衡实验框图 加到信道输入的随机序列{}n x 由伯努利序列组成,1n x =±,随机变量n x 具有零均值和单位方差。信道的脉冲响应用升余弦表示为: 20.51cos (2)1,2,30n n n h W n π?????+-=? ???=???? ??? 为其他 (1) 其中参数W 控制均衡器抽头输入的相关矩阵的特征值分布()R χ,并且特征值分布随着W 的增大而扩大。随机数发生器2产生的序列n v 具有零均值,方差 20.001v σ=。 均衡器具有11M =个抽头。由于信道的脉冲响应n h 关于2n =对称。那么均衡器的最优抽头权值on w 在5n =对称。因此,信道的输入n x 被延时了257?=+=个样值,以便提供均衡器的期望响应。通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时 ?,LMS 算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。 实验分为相同的两个部分,用来估计基于LMS 算法的自适应均衡器的响应,

自适应控制算法

自适应控制算法综述 定时器Timer0中断服务子程序在整个控制过程中处于最核心地位。振动数据的采样频率就是通过定时器Timer0的中断周期来实现的,实际中中断周期为0.1ms 。程序每隔0.1ms 读取一次A/D 采集并平滑过的数据,调用单点数据的LMS 自适应处理子程序,计算完成后通过D/A 输出控制信号,经功放放大后作用于压电作动器。即实现了在采样频率10KHz 下,智能结构振动控制的实时处理。 参考自适应对消原理图,自适应对消的目的在于利用0v (n)和1v (n)的相关性,使y(n)成为0v (n)的估计值,则e(n)逼近s(n)的估计值。由图可得 e(n)=d(n)-y(n) 又有: d(n)=s(n)+ 0v (n) 所以: e(n)=s(n)+ 0v (n)-y(n) )]()()[(2)]()([)()(02022n y n v n s n y n v n s n e -+-+= 由于)(n y 是)(0n v 的估计值,又)(n s 与)(0n v 不相关,所以有E{2s(n)[v0(n)-y(n)]}为0,即有 E[)(2n e ]=E[)(2n s ]+E[(v0(n)-y(n))2] 显然,当y(n)趋于v0(n)时,有 )]([2n e E 取得最小值。 各信号的对应关系如下: s(n)-实验中振动对象自身所带的噪声信号。

v0(n)-实验中激振器激励振动对象的振动信号。 d(n)-实验中未对振动对象进行振动主动控制时的振动信号。 v1(n)-实验中激振器激励振动对象同时提供的激励参考信号。 y(n)-实验中控制器根据自适应控制算法提供的控制信号。 e(n)-实验中已对振动对象进行振动主动控制后的振动信号。 设自适应滤波器的长度m=64,收敛因子mu=0.005,信号长度n=512。m=64; mu=0.005; n=512; x=zeros(1,n+1); w=zeros(1,m*3); d=zeros(1,n+1); inputsignal=zeros(1,n+1); designsignal=zeros(1,n+1); outputsignal=zeros(1,n+1); errorsignal=zeros(1,n+1); e=0; y=0; for i=1:n ds=sin(2*pi*0.02(i-1))+0.2*WGN(1,1,1,’real’); xs=sin(2*pi*0.02(i-1)); for ii=2:m x(ii-1)=x(ii); end x(m)=xs; y=0; for ii=1:m y=y+x(ii)*w(ii); end e=ds-y;

数字图像处理实验报告直方图均衡化

数字图像处理实验报告 实验名称:直方图均衡化 姓名: 班级: 学号: 专业:电子信息工程(2+2) 指导教师:陈华华 实验日期:2012年5月24日

直方图均衡化 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图均衡化是最常见的间接对比度增强方法。直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 缺点: 1)变换后图像的灰度级减少,某些细节消失; 2)某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f),这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序,原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。 (2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1,这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。 累积分布函数即可以满足上述两个条件,并且通过该函数可以完成将原图像f的分布转换成g的均匀分布。此时的直方图均衡化映射函数为: gk = EQ(fk) = (ni/n) = pf(fi) , (k=0,1,2,……,L-1) 上述求和区间为0到k,根据该方程可以由源图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时,一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析,并计算出原始直方图分布,然后根据计算出的累计直方图分布求出fk到gk的灰度映射关系。在重复上述步骤得到源图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后,按照这个映射关系对

自适应控制的相关算法

智能跑步机平台的运动控制 摘要:这个智能跑步机是一个促动平台,在虚拟现实的探索中允许步行用户不受约束的运动,该平台由通过球阵列地毯覆盖和安装在转盘的线性跑步机,及配备有用于线性和角运动两个致动装置。这个平台的主要控制任务是让步行者始终在平台的中心,同时抵消他任意走动 然后满足感知的约束。这个平台的控制问题也不小,由于运动系统中是不完全约束的。文章的第一部分是描述智能平台的运动控制装备的设计,线性运动和角运动平台的速度的控制输入和反馈是基于步行者通过外部视觉跟踪系统测量而获得。通常,基于观察者的干扰和步行者的随意速度,我们结合了反馈和前反馈,提出全球稳定控制项目。我们同样讨论了加速度和动力影响步行者的运动控制。文章的第二部分是致力于全面系统的实际运用上。作为最终全面平台的概念证明,机器的设计和智能跑步机的一个小规模实现原型的呈现,以及通过使用的全方位相机来获得人的助行器的平台上的位置的视觉定位方法。为了得到有效的运动控制设计建议,一系列的运动任务演示实验结果是报告和讨论使用了一个很小的运动跟踪器来呈现。 关键词:观察者的干扰,输入输出反馈,线性,原地运动平台,运动控制,不完整的系统,虚拟现实,视觉跟踪。 1、介绍 全向运动平台使用在虚拟现实上的探索,最终的目标是在虚拟现实场景中使用者完全沉浸于其中,我们头戴式显示器,很自然的速度自由行走任何方向,当我们保持着身体的平台运动范围和不需要任何穿戴的限制装备。比如追踪步行者位置和步调特征。用这种方式支持当地运动,这个平台抵消步行者的任意运动,以保持步伐一致。所以,联系观察者对步行者的影响,考虑输入指令的限制,避免使用者沉浸时的干扰。这就是欧洲探寻只能跑步机工作的主要任务。 不同的运动允许人们行走在虚拟环境中界面存在。很多情况,运动限制在1D线性跑步机上,有点像运输平台,用户由一个线束约束应用稳定特性和其他虚拟特效。为了适应微小缓慢的方向改变,这个跑步机将安装在转换平台上。另一种不同的方法是采取环形通道,这些活跃的移动转随着脚移动。再者,这些步行者需要避免快速的转换和高速度。对于在2D 无限制的平台上行走,全向跑步机上回使用两个垂直的方向带和很大的环形,而实施圆环状带排列在圆环跑步机。由于控制系统的缺陷,两种机构系统都需要允许限制速度。更多的是机械的实现受到限制是由于大量的运动片段。这种问题是不存在想智能领域的无源器件。然而,步行者的自然性是由球形地板内曲率的限定。过去常常使用二者选一的原则,这个输送带和旋转平台输送的运动通过球阵列板来认识2D平面跑步机。在球形列放置在一个凹面上不动,但是有传感器仪器检测角接触。

基于分块直方图均衡化的图像增强算法及实现

基于分块直方图均衡化的图像增强算法及 实现 (测控) 摘要:针对传统的直方图均衡化算法易导致图像细节信息丢失和噪声放大的特点,本文在直方图均衡化算法的基础上加以改进,将图像的高频分量和低频分量分开进行处理,然后在进行合并,达到去噪的效果,能够在增强图像整体视觉效果的同时较好地保持图像细节,抑制图像噪声。同时,本文又从另一个角度提出了一种基于概率的灰度图像直方图均衡化的改进算法,给出了较合理的变换关系。实验结果表明,该技术能使图像的细节和清晰度得到明显的增强。 关键词:图像增强;直方图均衡;灰度映射 1 引言 在实际应用中,无论采用何种输入装置采集的图像,由于光照、噪声等原因。图像的质量往往不能令人满意。例如,检测对象物的边缘过于模糊;在比较满意的一幅图像上发现多了一些不知来源的黑白或白点;图像的失真,变形等等。所以图像往往需要采取一些手段进行改善以求达到较好的效果。图像增强技术正是在此基础上提出的。图像增强是图像分析与处理的一个重要的预处理过程,其主要有两个目的:意识运用一系列技术手段改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度;二是将图像转化成一种更适合于人或计算机惊行分析处理的形式。即改善图像质量是图像增强的根本目的。图像增强的意义一般可以理解为:按需求进行适当的变换,对图像的某些特征,如边缘轮廓、对比度进行强调和锐化,突出某些游泳的信息,去除或消弱无用的信息以便于显示、观察或进一步分析和处理。 图像增强技术是一类基本的图像处理技术,是指由选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征,其目的是使处理后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统,包括图像的轮廓线或者纹理加强、图像去噪、对比度增强等。因此图像增强处理时图像分析和图像理解的前提和基础。在图像的获取过程中,贴别是对于多媒体监控系统采集的图像,由于监控场景光线照射复杂、拍摄背景也比较复杂等环境因素的影响。加之摄像设备、传感器等因素引入的噪声,使监控图像在一定程度上存在对比度差、灰度分布范围窄、图像分辨率下降。因此,为得到一幅清晰的图像必须进行图像增强处理。传统的图像增强算法通常是基于整幅图像的统计量,这样在计算整幅图像的变换时,图像中的低频信息、高频信息以及含有的噪声,同时进行了变换,因而在增强图像的同时增强了噪声,导致信息量下降,给监控图像的分析和后期处理带来了困难。针对此问题,提出一种新算法。 图像增强处理方法根据图像增强处理所在的空间不同,可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类。空间域处理方法是图像像素组成的二维空间直接对每一个像素的灰度值进行处理,它可以使一幅图像内像素点之间的运算处理,也可以是数幅图像间的相应像素点之间的运算处理。频率域处理方法是在图形的变换域对图像进行间接处理。其特点是现将图像进行变换,在空间域对图像作傅里叶变换得到它的频谱按照某种变化模型(如傅里叶变换)变换到频率域,完成图像由空间域变换到频率域,然后在频率域内图像进行低通或高通频率域处理。处理完之后,再将其反变换到空间域。直方图均衡化算法是图像增强空域法中的最常用、最重要

自适应均衡(包括LSM和RLS算法)

自适应均衡实验 1、实验内容和目的 1)通过对RLS 算法的仿真,验证算法的性能,更加深刻的理解算法的理论。 2)分别用RLS 算法和LSM 算法实现图1中的自适应均衡器,比较两种算法的差异,分析比较算法的性能,从而掌握两种算法的应用。 图1 自适应均衡框图 2、基本原理分析 1)LMS 算法原理 LMS 算法一般来说包括两个基本过程:滤波过程和自适应过程。滤波过程来计算线性滤波器的输出及输出结果与期望响应的误差。自适应则是利用误差来自动调节滤波器的参数。LMS 算法也是一个递推的算法。 设()J n 是滤波器在n 时刻产生的均方误差,其梯度计算如下: ()()22n n ?=-+J p Rw 其中R 和p 分别是输入的自相关矩阵和输入与期望输出的互相关矩阵: ()()()?H n n n =R u u

()()()*?n n n =p u d 则梯度向量的瞬态估计为: ()()()()()()*??22H n n n n n n ? =-+J u d u u w 由最速下降算法可以得到抽头向量更新的递推关系式: ()()()()()()*???1H n n n n n n μ??+=+-??w w u d u w 整个LMS 算法归纳总结如下: 参数设置: M=抽头数(滤波器长度) μ=步长参数 m a x 2 0MS μ<< 其中max S 是抽头输入功率谱密度的最大值,而滤波器长度M 为中到大 初始化: 如果知道抽头权向量()n w 的先验知识,则用它来选择()?0w 的合适值,否则令()?00=w 。 更新滤波过程: ()()()?H y n n n =w u ()()()e n d n y n =- ()()()()*??1n n n e n μ+=+w w u 2)RLS 算法原理 RLS 算法是一个递归的过程,递归最小二乘问题的正则方程可用矩阵写为 ()()()?n n n =Φw z 其中n 是可测数据的可变长度,()n Φ更新抽头输入的自相关矩阵,()n z 是抽头 输入与期望响应之间的互相关向量,()?n w 是抽头的权值向量。它们对应的递归更新公式为 ()()()()1H n n n n λ=--ΦΦu u (2.1)

自适应控制实验

k c t t 实验一 一、 可增益Lyapunov-MRAC 算法 1.1 步骤: 已知: N (s ) D (s ) 第一步:选择参考模型,即Gm (s ); 第二步:选择输入信号 y r (t )和自适应增益γ; 第三步:采样当前参考模型输出 y m (t )和系统实际输出 y p (t ); 第四步:利用公式 & ( )= γe (t ) y r (t ) 和公式 u ( )= k c (t ) y r (t ) ; 第五步:t t+h ,返回第三步,继续循环。 1.2 考虑如下被控方对象模型: G p (s )= 选择参考模型为: k p (s + 1) s 2 + 5s + 1 , k p 未知(仿真时取 k p =1) G m (s )= k m (s + 1) s 2 + 5s + 1 , k m =1 因为 G P (s )、 G m (s )均为严格正实函数。取自适应增益γ=0.2,输入 y r 为 方波信号,幅值r=1,采用可调增益Lyapunov-MRAC 算法,仿真程序以及仿真结 果如下。 二、仿真程序 %可调增益Lyapunov-MRAC clear all ;close all ; h=0.1;L=100/h;%数值积分步长和仿真步数 num=[1 1];den=[1 5 1];n=length(den)-1; kp=1;[Ap,Bp,Cp,Dp]=tf2ss(kp*num,den); km=1;[Am,Bm,Cm,Dm]=tf2ss(km*num,den); gamma=0.2; yr0=0;u0=0;e0=0; xp0=zeros(n,1);xm0=zeros(n,1); kc0=0; r=1;yr=r*[ones(1,L/4) -ones(1,L/4) ones(1,L/4) -ones(1,L/4)]; for k=1:L; time(k)=k*h;

分类算法的研究进展

分类算法的研究进展 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域,分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型,该分类模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可以用于预测,和回归方法不同的是,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续或有序值。 一、分类算法概述为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性,在进行分类之前,通常要对数据进行预处理,包括:(1)数据清理,其目的是消除或减少数据噪声处理空缺值。 (2)相关性分析,由于数据集中的许多属性可能与分类任务不相关,若包含这些属性将减慢和可能误导分析过程,所以相关性分析的目的就是删除这些不相关的或兀余 性。(3)数据变换,数据可以概化到较 高层概念,比如连续值属 为离散值:低、 可概化到高层概念“省”此外,数据也可以规范化,规 范化将给定的值按比例缩放,落入较小的区间,比如【0,1】等。

的属 性“收入”的数值可以概化 性“市” 中、高。又比如,标称值属 二、常见分类算法 2.1 决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。 2.2贝叶斯分类贝叶斯分类是统计学分类方法,它足一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因此其分类准确率可能会下降。为此,就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算

直方图均衡化实验报告

医学图像处理实验报告 实验名称:直方图均衡化实验 姓名:gao jun qiang 学号:20105405 班级:生医1001 指导教师:……

2013年6月5日 一、 实验目的 1、编程实现下列功能:读出存储的黑白灰度图象并显示,显示灰度直方图,对 图象进行直方图均衡化处理,显示处理后图象及直方图,画出灰度变换曲线,并存储处理后图象。 二、 实验原理 直方图均衡化处理的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中 的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化是一种自动调节图象对比度质量的算法,使用的方法是灰度级变换:s = T(r) 。它的基本思想是通过灰度级r 的概率密度函数p(rk ),求出灰度级变换T(r). 灰度直方图的计算十分简单,依据定义在离散形式下有下面的公式成 立: ()1,1,0,-==L k n n k p k Λ (1) 公式中:k n 为图像中出现k s 级灰度的像素数,n 是图像像素总数,而n n k 即为频数。 计算累积直方图各项: ()1 ,1,0,00-===∑∑==L k i p n n t k i k i i k Λ (2) 取整扩展: ]5.0)1int[(+-=k k t L t (3) 映射对应关系 :k t k ?

三、实验代码及结果 直方图均衡化实验代码: clc; close all; clear all; Imag = imread('lena.tiff'); figure() imshow(Imag),title('原图像'); ImagGray = rgb2gray(Imag); figure() imshow(ImagGray),title('灰度图像'); [r,c] = size(ImagGray); %统计灰度直方图 GrayPixNum = zeros(1,255); for i = 1:r for j = 1:c GrayPixNum(1,ImagGray(i,j)) = GrayPixNum(1,ImagGray(i,j))+1; end end %对灰度直方图进行归一化 GrayPixPro = GrayPixNum./(r*c); figure() plot(GrayPixPro),title('图像直方图'); %----------------------------------------------------------- % -----------------------直方图均衡化------------------------ %----------------------------------------------------------- %直方图累加 GrayAdd = zeros(1,255); GrayAdd(1,1) = GrayPixPro(1,1); for i = 2:255 GrayAdd(1,i) = GrayAdd(1,i-1)+GrayPixPro(1,i); end NewGray = round(GrayAdd.*254.+0.5); NewGrayPro = zeros(1,255); for i = 1:255 GrayTemp = NewGray(1,i); NewGrayPro(1,GrayTemp) = NewGrayPro(1,GrayTemp)+GrayPixPro(1,i); end figure()

自适应控制中PID控制方法

自适应控制中P I D控 制方法 -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

自适应PID 控制方法 1、自适应控制的理论概述 设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述: '()((),(),,) ()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== (1-1) 其中x(t),u(t),y(t)分别为n,p,m 维列向量。假设上述方程能线性化、离散化,并可得出在扰动和噪音影响下的方程: (1)(,)()(,)()()()(,)()() X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ (1-2) X(k),X(k),U(k),Y(k),V(k)分别为n ,n ,p ,m ,m 维列向量;(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。那么自适应控制就是研究:在矩阵(,)k θΦ,(,)k ρθ,(,)H k θ中的参数向量,随机{()k ω},{v(k)}的统计特性及随机向量X(0)的统计特性都未知的条件下的控制问题,也就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下,设计控制序列u(0),u(1),…,u(N- 1),使得指定的性能指标尽可能接近最优和保持最优。 自适应控制是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比有如下突出特点: (l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。

(2)一般反馈控制具有抗干扰作用,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力,因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差,还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3)自适应控制是更复杂的反馈控制,它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加了一个可调系统" 模型参考自适应控制系统 模型参考自适应控制系统由参考模型、反馈控制器、自适应机构及被控对象组成。此系统的主要特点是具有参考模型,其核心问题可归纳为如何确定自适应调节律及算法。目前设计自适应律所采用的方法主要有两种:局部参数最优法,如梯度算法等,该方法的局限性在于不一定能保证调节过程总是稳定的;基于稳定性理论的设计方法,如Lyapunov稳定性理论和Popov超稳定性理论的设计方法。 自校正调节器 自校正调节器可分为设计机构、估计器、调节器及被控对象4个部分。此控制器的主要特点是具有在线测量及在线辨识环节,其核心问题可归纳为如何把不同参数估计算法与不同控制算法相结合。根据参数估计算法与控制算法相结合的情况把自校正控制分为:最小方差自校正控制,其特点是算法简单、易理解、易实现,但只适用于最小相位系统,对靠近单位圆的零点过于灵敏,而且扰动方差过大时调节过程过于猛烈;广义最小方差自校正控制,可用于非逆稳系统,但难以实现;基于多步预测的自适应控制,适用于不稳定系统等,具有易实现、鲁棒性强的优点;自校正极点配置控制,具有动态性能好、无控制过激现象的特点,但静态干扰特性差;自校正PID控制,具有算法简单、鲁棒性强、待定参数少的特点;增益调度控制,优点是参数适应快,缺点是选择合适的列表需要大量的仿真实验,另外离线的计算量大。

PID自适应控制学习与Matlab仿真

PID自适应控制学习与Matlab仿真 0 引言 在P ID控制中,一个关键的问题便是P I D参数整定。传统的方法是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID参数。然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述,且由于噪声、负载扰动等因素的干扰,还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的政变。这就要求在P I D 控制中。不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型,而PID参数能在线阐整,以满足实时控制的要求。 1 自适应控制的概念及分类 控制系统在设计和实现中普通存在着不确定性,主要表现在:①系统数学模型与实际系统间总是存在着差别,即所谓系统具有末建模的动态特性;②系统本身结构和参数是未知的或时变的;③作用在系统上的扰动往往是随机的,且不可量测;④系统运行中,控制对象的特性随时间或工作环境改变而变化,且变化规律往往难以事先知晓。 为了解决控制对象参数在大范围变化时,一般反馈控制、一般优控制和采用经典校正方法不能解决的控制问题。参照在日常生活中生物能够遏过自觉调整本身参数改变自己的习性,以适应新的环境特性。为此,提出自适应控制思想。 自适应控制的概念 所谓自适应控制是指对于控制对象的动态信息了解得不够充分对周围环境变化尚掌握不够明确的情况下控制系统对控制器的参数进行积极的自动调节。 自适应控制方法应该做到:在系统远行中,依靠不断采集控制过程信息,确定被控对象的当前实际工作状态,优化性能准则,产生自适应控制规律,从而实时地调整控制器结构或参数,使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态下。 作为较完善的自适应控制应该具有以下三方面功能: (1)系统本身可以不断地检测和处理理信息,了解系统当前状态。 (2)进行性能准则优化,产生自适应校制规律。 (3)调整可调环节(控制器),使整个系统始终自动运行在最优或次最优工作状态。 自适应控制是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比较有如下突出特点: (1) 一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。 (2) 一般反馈控制具有强烈抗干扰能力,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力,因而能消除状态扰动引起的系统误差,而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3) 一般反馈控制系统的设计必须事先掌握描述系统特性的数学模型及其环境变化状况,而自适应控制系统设计则很少依赖数学模型全部,仅需要较少的验前知识,但必须设计一套自适应算法,因而将更多地依靠计算机技术实现。 (4) 自适应控制是更复杂的反馈控制,它在一般反调控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加一个可调系统。 自适应控制系统的基本结构与分类 通常,自适应控制系统的基本结构有两种形式,即前馈自适应控制和反馈自适应控制。 1.2.1 前馈自适应控制结构 前馈自适应控制亦称开环自适应控制,它借助对作用于过程信号的测量。并通过自适应机构按照这些测量信号改变控制器的状态,从而达到改变系统特性的目的。没有“内”闭

直方图均衡化图像增强与彩色图像处理算法分析

直方图均衡化图像增强与彩色图像处理算法分析 2012.05.29

目录 1. 前言 (1) 2. 理论分析 (2) 2.1 直方图修正技术的基础 (2) 2.2 直方图的均衡化 (3) 2.3 直方图均衡化的算法步骤 (4) 3. 仿真实验与结果 (6) 3.1直方图均衡化Matlab程序 (6) 3.2 彩色图形处理Matlab程序 (8) 3.3 直方图均衡化仿真结果: (10) 3.4 彩色图像处理仿真结果: (13) 4. 结论 (14) 参考文献 (15)

1. 前言 在实际应用中,无论采用何种输入装置采集的图像,由于光照、噪声等原因,图像的质量往往不能令人满意。例如,检测对象物的边缘过于模糊;在比较满意的一幅图像上发现多了一些不知来源的黑点或白点;图像的失真、变形等等。所以图像往往需要采取一些手段进行改善以求达到较好的效果。图像增强技术正是在此基础上提出的。图像增强是图像分析与处理的一个重要的预处理过程,其主要有两个目的:一是运用一系列技术手段改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度;二是将图像转化成一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式。即改善图像质量是图像增强的根本目的。图像增强的意义一般可以理解为:按需要进行适当的变换,对图像的某些特征,如边缘、轮廓、对比度进行强调或锐化,突出某些有用的信息,去除或削弱无用的信息以便于显示、观察或进一步分析和处理。 图像增强技术是一类基本的图像处理技术,是指有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征,其目的是使处理后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统,包括图像的轮廓线或者纹理加强、图像去噪、对比度增强等。因此图像增强处理是图像分析和图像理解的前提和基础。在图像的获取过程中,特别是对于多媒体监控系统采集的图像,由于监控场景光线照射复杂、拍摄背景也比较复杂等环境因素的影响。加之摄像设备、传感器等因素引入的噪声,使监控图像在一定程度上存在对比度差、灰度分布范围窄、图像分辨率下降。因此,为得到一幅清晰的图像必须进行增强处理。传统的图像增强算法通常是基于整幅图像的统计量,这样在计算整幅图像的变换时,图像中的低频信息、高频信息以及含有的噪声,同时进行了变换,因而在增强图像的同时增强了噪声,导致信息熵下降,给监控图像的分析和后期处理带来了困难。针对此问题,提出一种新算法。 图像增强处理方法根据图像增强处理所在的空间不同,可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类。空间域处理方法是在图像像素组成的二维空间里直接对每一个像素的灰度值进行处理,它可以是一幅图像内像素点之间的运算处理,也可以是数幅图像间的相应像素点之间的运算处理。频率域处理方法是在图形的变换域对图像进行间接处理。其特点是先将图像进行变换,在空间域对图像作傅里叶变换得到它的频谱按照某种变化模型(如傅里叶变换)变换到频率域,完成图像由空间域变换到频率域,然后在频率域内对图像进行低通或高通频率域滤波处理。处理完之后,再将其反变换到空间域。 直方图均衡化算法是图像增强空域法中的最常用、最重要的算法之一。它以概率理论作基础,运用灰度点运算来实现直方图的变换,从而达到图像增强的目的。本文介绍一种基于累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。它可以通过对直方图进行均匀化修正,可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差,是图像的细节变得清晰。

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