文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...本文融入柯西算子，充分利用柯西分布函数两端变异的效果来优化算全局最优个体，使得算法能够更好地达到全局最优。 在求得当前最优解后，本文使用公式 (1)所示的更新公式对当前全局最优解进行变异处理。...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当信号x（k）因噪声n1（k）损坏时，信号n2（k）与噪声相关。当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。...此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法 自适应滤波器的介绍与LMS算法推到过程可参照以上两篇文章。...一下是matlab演示自适应滤波器 LMS算法。...LMS算法的核心是 y(i)=w*XN';%y(n)=W*XN; e(i)=d(i)-y(i); w=w+u*e(i)'*XN; 函数ADLMS： % 输入参数: % xn...'); %%%%%%%%%%%%%%%%%LMS%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% k=128; %FIR滤波器系数 u =1/512; d =s; [y,w,e]=ADLMS(xn,...','原始正玄信号'); title('一小段三个信号比较');
自适应滤波器简介 在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。...自适应滤波器的特点 没有关于待提取信息的先验统计知识 直接利用观测数据依据某种判据在观测过程中不断递归更新 最优化 自适应滤波器分类 按结构分：横向结构、格型结构 按算法分：随机梯度、最小二乘 按处理方式分...：成批处理、递归处理 自适应滤波器应用 噪声抵消 回音消除 谱线增强 通道均衡 系统辨识 2....自适应滤波器实质上就是一种能调节自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。维纳滤波器参数是固定的，适合于平稳随机信号。...LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量（滤波器系数）求梯度： ? 由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下： ?
自适应滤波的Matlab仿真 正弦信号加噪的LMS自适应滤波 代码 结果 音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波 音频资源 代码 结果及分析 其他 参考文献 绪论 自适应滤波是近...30年以来发展起来的关于信号处理技术的方法。...其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...变换域自适应滤波算法 对于强相关的信号，LMS算法的收敛性能降低，这是由于LMS算法的收敛性能依赖于输入信号自相关矩阵的特征值发散程度。...信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特征值发散程度，从而加快自适应滤波算法的收敛速度，同时便于并行处理，带来了一定的灵活性。 矩阵的QR分解具有良好的数值稳定性。
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。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够”学习”未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法，根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...当滤波器调整时，”错误信号”e[n]倾向于为零。LMS 处理功能接受输入和参考输入信号，并生成滤波器输出和错误信号。...%输入信号抽样点数N k=100; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.001;...%输入信号抽样点数N k=500; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.000011;
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。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法，根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...当滤波器调整时，"错误信号"e[n]倾向于为零。LMS 处理功能接受输入和参考输入信号，并生成滤波器输出和错误信号。...%输入信号抽样点数N k=100; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.001;...%输入信号抽样点数N k=500; %时域抽头LMS算法滤波器阶数 u=0.000011;
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) … 同时研究了窄带信号的自适应波束形成的经典算法。...研究 并仿真了基于最小均方误差准则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应 算法,并且做了一些比较。关键词:数字…… MVDR算法matlab程序_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。...1.最小方差无畸变响应算法(MVDR) 采用在通信、雷达信号处理中具 有重要应用的最…… 最小方差无失真响应(MVDR)自适应波束形成方法在声纳阵列信号处理中得到了广泛的应用。...研究并仿真了基于最小均方误差准 则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。...算法以及 LMS 算法等自适应算法,同时水听器阵列也具有不…… 基于拉伸处理的宽带频域接收波束形成方法 [J], 曹运合; 张守宏; 王胜华; 尚 海燕; 罗永健 5.基于分数时延的 TAMVDR 宽带波束形成方法
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： 忽略此信号 执行该信号的默认处理动作 提供一个信号处理函数，要求内核在处理该信号时切换到用户态执行这个处理函数，这种方式称为捕捉(Catch)一个信号 2.产生信号 2.1 通过终端按键产生信号...虽然它的处理动作是忽略，但在没有解除阻塞之前不能忽略这个信号，因为进程仍有机会改变处理动作之后再解除阻塞 SIGQUIT信号未产生过，一旦产生SIGQUIT信号将被阻塞，它的处理动作是用户自定义函数sighandler...信号没有阻塞 4.捕捉信号 4.1 内核如何实现信号的捕捉 如果信号的处理动作是用户自定义函数，在信号递达时就调用这个函数，这称为捕捉信号 由于信号处理函数的代码是在用户空间的，处理过程比较复杂，举例如下...signo是指定信号的编号。若act指针非空，则根据act修改该信号的处理动作。若oact指针非空，则通过oact传出该信号原来的处理动作。...显然，这也是一个回调函数，不是被main函数调用，而是被系统所调用 当某个信号的处理函数被调用时，内核自动将当前信号加入进程的信号屏蔽字，当信号处理函数返回时自动恢复原来的信号屏蔽字，这样就保证了在处理某个信号时
ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处理流程 目录 ISP的主要内部构成： ISP内部包含 CPU、SUP IP（各种功能模块的通称）、IF 等设备 ISP的控制结构： ISP逻辑 2...ISP的主要内部构成 如下图所示，ISP内部包含 CPU、SUP IP、IF 等设备，事实上，可以认为 ISP 是一个 SOC（system of chip），可以运行各种算法程序，实时处理图像信号。...CPU：CPU 即中央处理器，可以运行 AF、LSC 等各种图像处理算法，控制外围设备。...ISP 处理流程 图像产生过程：景物通过 Lens 生成的光学图像投射到 sensor 表面上， 经过光电转换为模拟电信号， 消噪声后经过 A/D 转换后变为数字图像信号， 再送到数字信号处理芯片...ISP（图像信号处理）之——图像处理概述 相机系统综述 —— ISP
1、基本原理 1）自适应滤波器和自适应算法 一般滤波器的系数是固定的，而自适应滤波器的系数是变化的，是依据自适应算法来调整滤波器系数的。...上图中，x(k)为输入信号，y(k)为输出信号，d(k)为期望信号，e(k)是d(k)和y(k)的误差信号。自适应滤波器的滤波器系数受误差信号e(k)控制，根据e(k)的值和自适应算法自动调整。...自适应算法一般采用LMS(least mean square，最小均方)算法及其变种（如NLMS算法）。LMS算法是随机梯度算法族中的一员。具体可以看相关的文章。 2）回声消除基本原理。...误差e作为自适应LMS算法的输入在需要的时候去更新自适应FIR滤波器的系数给后面远端数据处理用。...个人觉得对EC零基础但已有EC算法代码的基础上去调试主要有如下几步： 1）学习回声消除的基本原理，涉及信号处理知识（从固定系数滤波器到系数自适应滤波器）和高等数学知识（梯度）等。
---- 前言 从信号产生到信号保存，中间经历了很多，当操作系统准备对信号进行处理时，还需要判断时机是否 “合适”，在绝大多数情况下，只有在 “合适” 的时机才能处理信号，即调用信号的执行动作。...关于信号何时处理、该如何处理，本文中将会一一揭晓 捕捉动作并进行处理 ---- ️正文 1、信号的处理时机 直奔主题，谈谈信号的 处理时机 1.1、处理情况 普通情况 所谓的普通情况就是指...信号没有被阻塞，直接产生，记录未决信息后，再进行处理 在这种情况下，信号是不会被立即递达的，也就无法立即处理，需要等待合适的时机 特殊情况 当信号被 阻塞 后，信号 产生 时，记录未决信息，此时信号被阻塞了...普通情况 就有点难搞了，它需要等待 “合适” 的时机，才能被 递达，继而被 处理 1.2、“合适” 的时机 信号的产生是 异步 的 也就是说，信号可能随时产生，当信号产生时，进程可能在处理更重要的事，此时贸然处理信号显然不够明智...表，信号在产生之后，存储在 pending 表中 信号处理阶段：信号在 内核态 切换回 用户态 时，才会被处理 ---- 总结 以上就是本次关于 Linux进程信号【信号处理】的全部内容了，本文对信号的处理时机做了探讨
信号(signal)是一种软件中断，它提供了一种处理异步事件的方法，也是进程间惟一的异步通信方式。...本信号不能被忽略、处理和阻塞。默认作为暂停进程。 (19) SIGTSTP：停止进程的动作，但该信号可以被处理和忽略。按下组合键时发出该信号。默认动作为暂停进程。...1、 捕捉信号：对于要捕捉的信号，可以为其指定信号处理函数，信号发生时该函数自动被调用，在该函数内部实现对该信号的处理。...，第二个参数指定针对前面信号值的处理，可以忽略该信号（参数设为SIG_IGN）；可以采用系统默认方式处理信号(参数设为SIG_DFL)；也可以自己实现处理方式(参数指定一个函数地址)。...第二个参数是指向结构sigaction的一个实例的指针，在结构sigaction的实例中，指定了对特定信号的处理，可以为空，进程会以缺省方式对信号处理；第三个参数oldact指向的对象用来保存原来对相应信号的处理
17.3 练习 4B 概述 要在 MathWorks Simulink 中创建和测试一个自适应最小中位数平均修正 （又称自适应最小二乘，Least Mean Squares，LMS）滤波器。...一个自适应滤波器是一种自学习的滤波器，能根据通道或特定的信号组来做调整，而不是事先设计成单一的滤波特性。...LMS 算法就是这样一种自适应滤波器设计方法，它使用交替权重更新算法来更新 FIR 滤波器的因数，以尽可能地从噪声中构建出混杂于其中的所需的信号。图 17.1 给出了一个 LMS 滤波器的框图。 ?...图 17.1: LMS 过滤掉未知来源的噪声的原理框图 这个练习要做的步骤是： 1. 打开 Simulink 并创建一个 LMS 系统。 2. 找到做 HDL 产生所需的定点信号类型。 3....打开 Vivado HLS 并导入已有的 NCO 的 C 代码算法实现。 2. 用提供的 C 代码测试集文件做这个 NOC 的 C 代码算法的仿真。 3.
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。...旦LMS算法只是英语单层网络的训练，当需要多层网络设计时，需要找新的学习算法，如BP算法。...一、LMS学习率的选择 学习率η越少，算法运行时间就越长，算法也就记忆了更多过去的数据，因此学习率η的倒数反映了LMS算法的记忆容量大小。...η往往需要根据经验选择，1996年Hayjin证明，只要学习率η满足下式，LMS算法就是按方差收敛的： ? 又可以写成 ? 二、线性神经网络的训练 1.表达。...线性层一般用作信号处理和预测中的自适应滤波器。
=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,3)#自适应阈值处理 cv2.imshow...imshow("athdMEAN",athdMEAN) cv2.imshow("athdGAUS",athdGAUS) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法...：自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理。...自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。...与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像，保留更多的图像细节信息。
事实上，进程也不知道信号到底什么时候到达。一般来说，我们只需要在进程中设置信号相应的处理函数，当有信号到达的时候，由系统异步触发相应的处理函数即可。...信号实现原理 接下来我们分析一下Linux对信号处理机制的实现原理。...return 0; } 上面的代码表示，如果指定为默认的处理方法，那么就使用系统的默认处理方法去处理信号，比如 SIGSEGV 信号的默认处理方法就是使用 do_coredump() 函数来生成一个 core...，所以信号处理程序的代码是在用户态的。...设置信号处理程序 最后我们来分析一下怎么设置一个信号处理程序。
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