变参数子带自适应滤波器性能分析及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61101217
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

子带自适应滤波器在系统辨识、回声消除、主动噪声控制等领域得到了广泛应用,但使用固定步长的子带自适应滤波器不能兼得快的收敛速度和低的稳态失调,即:步长越大,收敛越快,但稳态失调越大;步长越小,稳态失调越小,但收敛越慢。滤波器的使用者必须选择特定的步长值,在快的收敛速度和低的稳态失调之间进行折中。为了解决这一重要问题,提高子带自适应滤波器的整体性能,近年来,申请人及其合作者提出了一系列变参数子带自适应滤波器。本项目在申请人已取得的研究成果基础上,首先分析各种变参数子带自适应滤波器的稳态和瞬态性能,其次根据性能分析的结果,总结出不同变参数子带自适应滤波器的适用范围,最后研究如何将子带自适应滤波器及其变参数形式应用于立体声回声消除和自适应分布式估计这两个重要领域。通过本项目的研究,有望形成一套完善的变参数子带自适应滤波器理论,并为工程实践中选择和设计高性能的变参数子带自适应滤波器提供指南。

结项摘要

自适应滤波器在系统辨识、回声消除、主动噪声控制、干扰抵消、信道均衡、分布式估计等领域具有广泛应用。子带自适应滤波器利用滤波器组将输入信号进行分割,然后在子带域进行自适应滤波。一方面,与未分割的输入信号相比,子带输入信号具有更低的相关性,因而在子带中进行自适应滤波,能够加快自适应滤波器的收敛速度;另一方面,由于输入信号经滤波器组分割后进行了降采样处理,因而子带自适应滤波器能够维持较低的计算复杂度。定参数子带自适应滤波器必须在快的收敛速度和低的稳态失调之间进行折中,而变参数方法可以解决这一问题。本项目重点分析了变步长参数/变正则化参数子带自适应滤波器的性能,比较了变步长参数/变正则化参数子带自适应滤波器的特点,以及研究了子带自适应滤波器及其变参数方法在立体声回声消除和分布式估计中的应用问题。此外,本项目还对自适应滤波的其他方面进行了研究。本项目主要取得了七个方面的研究结果:1)对变步长参数/变正则化参数子带自适应滤波器的性能进行了分析,得出了其瞬态和稳态均方性能表达式,为设计符合特定指标的变步长参数/变正则化参数子带自适应滤波器提供了指南;2)对变步长参数/变正则化参数子带自适应滤波器的具体应用场合进行了比较,对其优缺点进行了总结;3)将子带自适应滤波器及其变参数方法应用于立体声回声消除,加快了立体声回声消除器的收敛速度;4)将子带自适应滤波器及其变参数方法应用于分布式估计,推导出了两种分布式子带自适应滤波算法及其变参数方法;5)采用系数重用的方法,提高了著名的归一化子带自适应滤波器的性能;6)分别使用仿射投影和比例自适应理论,将子带符号自适应滤波器进行了扩展,加快了滤波器的收敛速度;7)针对仿射投影符号算法,提出了一种高效实现方法。通过对本项目的研究,扩展了变参数子带自适应滤波理论,并为工程实践中设计变参数子带自适应滤波器提供了指南。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
Two variants of the sign subband adaptive filter with improved convergence rate
具有改进收敛速度的符号子带自适应滤波器的两种变体
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2013.09.022
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Jingen Ni;Xiaoping Chen;Jian Yang
  • 通讯作者:
    Jian Yang
Steady-state mean-square error analysis of regularized normalized subband adaptive filters
正则化归一化子带自适应滤波器的稳态均方误差分析
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2013.03.030
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Jingen Ni;Xiaoping Chen
  • 通讯作者:
    Xiaoping Chen
Improved normalised subband adaptive filter
改进的归一化子带自适应滤波器
  • DOI:
    10.1049/el.2012.0173
  • 发表时间:
    2012-03
  • 期刊:
    Electronics Letters
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    J. Ni
  • 通讯作者:
    J. Ni

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其他文献

时变参数比例自适应滤波算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    倪锦根
  • 通讯作者:
    倪锦根
抗脉冲干扰的分布式仿射投影符号算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪锦根;马兰申
  • 通讯作者:
    马兰申

其他文献

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倪锦根的其他基金

增广复数自适应滤波器的抗脉冲干扰机制及其高效实现研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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