前一篇文章我们讲了LMS自适应滤波器，我们先回顾一下LMS算法流程： 影响LMS性能的因素，也就是最后一个公式的三个因素： 步长，它是由我们事先指定 输入向量 估计误差 如果过大，那么 的结果中...归一化LMS滤波器是最小化干扰原理的一种表现形式，这个原理可以表述如下： 从一次迭代到下一次中，自适应滤波器的权向量应当以最小方式改变，而且受到更新的滤波器输出所施加的约束。 ...结合前两步的结果，可得： 为了对一次迭代到下一次迭代抽头权向量的增量变化进行控制而不改变向量的方向，引入一个正的实数标度因子，该增量可以写为： 等价的，我们可以写出： 这个公式就是归一化LMS算法抽头权向量的递归公式...当输入向量较小时， 的值过小，可能导致数值计算困难的情况，为了克服这个情况，将上面的表达式改为： 其中， 我们总结NLMS算法的步骤如下： % 输入参数: % xn 输入的信号，列向量...% dn 所期望的响应 % M 滤波器的阶数 % mu 收敛因子(步长) % 输出参数: % W 滤波器系数矩阵 % en 误差序列 % yn
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。...这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。...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...自适应滤波器原理 2.1 原理概述 自适应滤波器的原理框图如下图所示，输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n)，将其与期望信号d(n)进行比较，形成误差信号e(n)， 通过自适应算法对滤波器参数进行调整...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 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。...其中 k 是算法的迭代次数 ，y(k)是滤波器输出，x(k)是输入信号组成的一组向量，w(k)是滤波器系数向量，e(k)是误差信号，d(k)是期望信号，u 是收敛因子（步长），W(k+1) 是下一次迭代的滤波器抽头权重
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...输入的信号序列 % d 所期望的响应序列 % k 滤波器的阶数 (标量) % u 收敛因子(步长) (标量) 要求大于...ADLMS(xn,d,k,u) subplot(4,1,4); plot(t(512:1024),y(512:1024));grid; ylabel('幅度'); xlabel('时间'); title('自适应滤波后正玄
1 自适应滤波器基本概念 自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。...滤波器系数的新值是使用系数更新算法确定的，该算法根据错误信号 e 计算每个滤波系数的调整。错误信号 e 通常计算为实际输出信号 y 和所需输出信号 d 之间的差值。...所需的输出信号 d 取决于自适应滤镜的具体应用。但是，自适应算法将更改系数，从而最大限度地降低错误信号 e 的平均平方值。...滤波器输出由滤波器系数定义 尽量将预期的方形误差降至最低： 自适应滤波器通常有四种不同的配置： 1）系统识别 2）噪音消除 3）均衡 4）自适应预测 系统识别 在系统识别中，我们观察一个未知的系统...，并将其输出与自适应滤波器进行比较。
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...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...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...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。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...维纳滤波器等滤波器设计方法都是建立在信号特征先验知识基础上的。遗憾的是，在实际应用中常常无法得到信号特征先验知识，在这种情况下，自适应滤波器能够得到比较好的滤波性能。...当输入信号的统计特性未知，或者输入信号的统计特性变化时，自适应滤波器能够自动地迭代调节自身的滤波器参数，以满足某种准则的要求，从而实现最优滤波。 自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。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。...基于最小二乘准则，RLS算法决定自适应滤波器的权系数向量W(n)使估计误差的加权平方和 J ( n ) = ∑ i = 0 n λ n − i ⋅ ∣ e ( i ) ∣ 2 J(n)=∑_{i=0}^
下两个滤波器都是切比雪夫I型数字滤波器，不是巴特沃尔滤波器，请使用者注意！ 1.低通滤波器 使用说明：将下列代码幅值然后以m文件保存，文件名要与函数名相同，这里函数名：lowp。...FS：序列x的采样频率 % rp=0.1;rs=30;%通带边衰减DB值和阻带边衰减DB值 % Fs=2000;%采样率 % wp=2*pi*f1/Fs; ws=2*pi*f3/Fs; % 设计切比雪夫滤波器...； [n,wn]=cheb1ord(wp/pi,ws/pi,rp,rs); [bz1,az1]=cheby1(n,rp,wp/pi); %查看设计滤波器的曲线 [h,w]=freqz(bz1,az1,256...y end ————————————– 低通滤波器使用例子的代码 fs=2000; t=(1:fs)/fs; ff1=100; ff2=400; x=sin(2*pi*ff1*t)+sin(2*pi*...,Fs); h=20*log10(abs(h)); figure;plot(w,h);title('所设计滤波器的通带曲线');grid on; y=filter(bz1,az1,x); end 带通滤波器使用例子
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
带通滤波器(band-pass filter)是一个国家允许使用特定频段的波通过发展同时进行屏蔽其他频段的设备。比如RLC振荡回路问题就是这样一个可以模拟带通滤波器。...带通滤波器是一种滤波器，它可以在一定的频率范围内通过频率分量，但将其他范围内的频率分量衰减到非常低的水平，与带阻滤波器的概念形成对比。 模拟带通滤波器的一个例子是电阻电感电容电路(RLC电路)。...这些滤波器也可以通过将低通滤波器与高通滤波器相结合来产生。...通常，滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好，这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而，随着滚降范围越来越小，通带就变得不再平坦，开始出现“波纹”。...在频带效率较低的剪切工作频率f1和较高的剪切不同频率f2之间是共振发生频率，这里通过滤波器的增益可以最大，滤波器的带宽问题就是f2和f1之间的差值。
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。...自适应滤波器的结构采用FIR或IIR均可，由于IIR存在稳定性问题，因此一般采用FIR。 下图是自适应滤波器的一般结构： ?...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）。...b) 远端输入经过自适应FIR滤波器后就得到了近似于近端输入的数据，并与近端输入相减后得到了误差e。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。
记录一下，方便以后翻阅~ 其他类型滤波器： RC有源低通滤波器 RC有源高通滤波器 RC有源带阻滤波器 过去的滤波器都是由R、L、C等无源元件组成，称为无源滤波器。...现在的滤波器大都是由R、C元件与有源器件（如运算放大器）组成，称为RC有源滤波器。 常见滤波器类型有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器、全通滤波器等。...RC有源带通滤波器 带通滤波器允许某一频率范围内的信号通过，衰减或抑制此频率范围以外的频率信号。理想带通滤波器的模频特性如下图所示，Wc2和Wc1分别为上下截止频率。...RC有源带通滤波器器电路如下图所示： 电压传输函数为： 其模： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133950.html原文链接
设计算法会选择符合设定的FIR滤波器最小滤波器长度。...designfilt函数默认选择一个等波纹（线性相位）设计算法Equiripple，可以通过命令info(d)查看滤波器的信息得到滤波器设计算法。...% 即将滤波器dk添加到绘图结果中 addfilter(hfvt, dk); % 添加图例 legend(hfvt, 'Equiripple滤波器设计算法', 'Kaiser窗口滤波器设计算法')...算法）两种滤波器设计算法，设计具有固定阶数、固定过渡带带宽的FIR滤波器。...; legend(hfvt, 'Equiripple滤波器设计算法', '最小二乘法滤波器设计算法'); 代码执行结果如下图所示： !!
接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。...如果我们再使用AdaBoost算法，通过decision stump来做切割。在迭代切割100次后，得到的分界线如下所示。
传统色调映射算法 算法分类 有两种类型的色调映射算法： 1 Local operator 局部算子记录图像中每个像素的定位并进行相应的处理。换句话说，该方法根据图像的每个像素的位置计算其亮度的自适应。...该算法也可以用 3 个步骤来说明： 通过对辐射图像的对数应用边缘保留滤波器（即双边滤波器）来获得基础层。使用辐射图像对数的原因在莱因哈德算法的第一步中进行了解释。...提出了一个图像自适应的可学习局部拉普拉斯滤波器，用于高效地保留局部边缘细节，当与图像自适应的3D LUT结合使用时，表现出显著的有效性。...自适应性： 传统的局部拉普拉斯滤波器通常需要手动调整参数，这在实际应用中可能很繁琐。论文中提出的局部拉普拉斯滤波器是自适应的，这意味着它能够根据图像内容动态调整滤波器的参数。...这种自适应性是通过一个轻量级的网络来学习的，该网络从标注数据中逐步学习局部拉普拉斯滤波器的参数值图。 与3D LUT的结合： 在论文中，局部拉普拉斯滤波器与图像自适应的3D LUT结合使用。
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