FPGA上LMS自适应滤波器的设计优化

本文主要探讨了基于现场可编程门阵列(FPGA)的有限 impulse response (FIR) 和无限 impulse response (IIR) 线性自适应滤波器的改进设计，特别是采用 least mean square (LMS) 算法的应用。LMS算法以其简单、快速的特性在信号处理中广泛应用，特别是在适应性强、实时性要求高的场景下。 传统的数字滤波器在处理窄带信号时，由于滤波参数的固定性，可能无法有效地抑制高频噪声和衰减增益问题，导致信号质量受限。为了克服这些局限，文中提出了一种新颖的滤波策略，即利用CORDIC算法生成正弦信号来调制采样信号，使得权向量能够在处理误差时沿着负梯度方向调整，最终达到维纳解。这种方法特别适合类直流输入和带宽较窄的情况，能够有效地滤除高频噪声，同时保持低频信号的检测精度。 文章通过理论分析和实验验证，展示了基于FPGA的LMS自适应滤波器在窄带信号滤波方面的显著优势，相比于传统滤波器，它在降低噪声的同时，对信号的保留更为精确，从而提高了整体信号处理性能。研究者陈明霞、邹文斌和刘玉县分别来自桂林理工大学机械与控制工程学院以及广东顺德创新设计研究院，他们共同为电子技术应用领域贡献了这一创新设计。 本文的研究成果对于信号处理领域的工程师和研究人员具有重要的参考价值，特别是在需要实时、高精度信号处理的领域，如通信、音频处理或控制系统中，基于FPGA的LMS自适应滤波器可以提供更为高效和灵活的解决方案。文章最后给出了详细的引用格式，便于学术界进一步追踪和引用该研究。