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。
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。...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...); plot(t(1:512),xn(1:512));grid; ylabel('幅度'); xlabel('时间'); title('原始噪声+正玄信号'); %%%%%%%%%%%%%%%%%LMS...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
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： ?...LMS算法的优缺点： 优点：算法简单，易于实现，算法复杂度低，能够抑制旁瓣效应 缺点 收敛速率较慢，因为LMS滤波器系数更新是逐点的（每来一个新的和，滤波器系数就更新一次）,每一次采样点梯度的估计对于真实梯度会存在误差...正是由于LMS算法的缺陷，后面才有了NLMS、RLS等算法，我们会在后面的文章中一一讲到。 附：上述仿真的Python代码如下： # This is a sample Python script.
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...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...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） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...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。...而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。 共轭梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。
第49章 STM32F429的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数，可以自学习。...目录 49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应器设计 49.5.1 函数arm_lms_norm_init_f32...（MDK） 49.7 实验例程说明（IAR） 49.8 总结 ---- 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置...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。...%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;
第49章 STM32F429的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数，可以自学习。...49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方自适应滤波器介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应滤波器设计 49.6 实验例程说明（MDK） 49.7...实验例程说明（IAR） 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置。...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。...%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;
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。...算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。...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…… 自适应波束形成算法的现… 3页 免费 自适应波束形成与Matlab… 24页 5下载券 数字波束形成-DBF 50页 1下载券 MVDR自适应波束形成算法… 23页 2…… (LS-CMA...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
第49章 STM32H7的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数，可以自学习。...49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方自适应滤波器介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应滤波器设计 49.6 实验例程说明（MDK） 49.7...实验例程说明（IAR） 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置。...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。...%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;
mod=viewthread&tid=94547 第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波） 本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现，无需Matlab...49.1 初学者重要提示 49.2 自适应滤波器介绍 49.3 LMS最小均方自适应滤波器介绍 49.4 Matlab自适应滤波器实现 49.5 自适应滤波器设计 49.6 实验例程说明（MDK） 49.7...实验例程说明（IAR） 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 1、 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器，推荐使用归一化方式，因为归一化方法的步长更容易设置...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。...%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;
** 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。
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.
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...为了克服这个问题，可使用归一化LMS滤波器。在迭代时，对输入向量欧式范数（就是模值）的平方进行归一化（Normalized LMS)。 ...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
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
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。 下图是回声消除基本原理的框图： ?...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。
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。
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。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
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