基于Matlab和FPGA的LMS算法的实现开题报告

全文总字数：1374字

1. 研究目的与意义

自适应滤波器理论和技术是现代信号处理技术的一个重要组成部分,复杂的信号处理具有独特的特性,自适应滤波算法的研究是适应如今信号处理中最活跃的研究主题之一。自适应滤波器是一种重要的自适应算法,该算法可以基于输入、输出信号和原始参数根据一定的规则修改滤波参数,这样就可以有效地跟踪外部环境的变化本身。鉴于自适应滤波器具有自学习、自跟踪、对参数经常变化的动态系统有较好控制效果的特性，我们有必要对其深入的研究，特别是对自适应滤波器新算法的研究。

2. 国内外研究现状分析

通过自适应滤波器的FPGA实现,国外开始早,发展速度非常快。Hesener A.于1996年提出了用FPGA来实现自适应滤波器的基本理念,以及FPGA实现处理速度可以达到8的8位FIR滤波器。Woolfries N.等人使用FPGA实现自适应堆栈滤波器,并将其应用于图像处理。Dawood A.等人用FPGA开发了自适应FIR滤波器并与DSP处理器方案进行了比较研究。一些国内研究自适应算法硬件实现,但基本是根据自适应滤波器算法的理论, 如南开大学李国峰的博士论文用VHDL语言描述了正负数的运算问题和浮点数运算问题，完成了基于FIR的LMS自适应滤波器的硬件设计与逻辑综合。国防科技大学江和平等人讨论了自适应卡尔曼滤波算法是简化,将 FPGA设计完成。同济大学梁甲华等人重点讨论了编码方法在FPGA上的技术问题。上海交通大学范瑜等人本文介绍了VHDL语言是用于实现并行延迟LMS算法的自适应数字波束形成的FPGA设计过程。而视图使用FPGA硬件实现的自适应晶格结构很少报道,中国科技大学的王显洁等人采用流水线结构和操作单元分时复用,提高了运行速度,可以满足实时预测编码的要求。1998年弗吉尼亚大学的StephenJ.Hevey在他的硕士论文使用DSP处理器和自适应格型递归滤波算法完成了线性二次最优控制器的设计,通过实验表明,宽带下的晶格结构干涉滤光片性能优于LMS滤波器,在窄带和谐波干扰下的区别不大, 但所需阶数至少比LMS滤波器减少一半，可以节省大量的硬件资源。

3. 研究的基本内容与计划

因为自适应滤波算法简单，易于高效实现的特点，因此在自适应建模及扰动清除这两个方面得到了广泛的应用。根据lms算法性能特点，在matlab环境下编写基于lms算法的自适应滤波器。为了高速实现自适应算法，在分析了自适应算法的基础上，采用了fpga的设计方法。

计划：2016.01-2016.02 写文献阅读报告，总结开题报告，初步查找课题信息，收集相关资料；

2016.03-2016.4 阅读相关课题文献，记录相关资料，完成任务书指定的内容；

4. 研究创新点

基于FPGA的LMS算法的实现，提出一种在FPGA内实现LMS算法的改进定点数制，这种方法不但没有原先的复杂，而且能实现系统的实时性，对于算法的精度以及动态范围相比于传统的定点都有一定的提高。