【SoCVista】10.流水线结构的并行自适应递归滤波器_3

折叠在我们讨论的四种上古神器（包括：重定时、展开、折叠和脉动）中，展开和折叠是相生相克的。

这两件神器一伸一缩，代表两种相反的做法，但各有其用武之地。

这一帖推出的上古神器是：双刃剑之一折叠。

在电子系统的设计过程中，有时可用的逻辑资源非常有限。

也许这时候不得不牺牲系统的吞吐率来换取占用面积的减少。

以4x4乘法器设计为例：如果要求高速度，那么宜采用阵列式乘法器结构，如图一，其中使用了12个一位加法器（全加器/半加器）；相反，如果对速度要求不高，而要求面积占用要小，那么应该使用串行时序乘法器，如图二所示。

注意一点，图一的阵列乘法器为纯组合逻辑电路，而图二串行时序乘法器是由时钟控制的时序电路。

将一个阵列乘法器改写为串行时序乘法器是比较容易的，仔细观察图一的阵列式乘法器结构可知，一个阵列式乘法相当于“三个”加法的级联，串行时序乘法器的思路就是，只采用“一个”加法器来实现乘法运算，如此显然还需要一些寄存器来存放中间数据，以及一些控制逻辑（状态机等）。

一般说来，串行时序乘法器比阵列式乘法器实现所占资源要少一些。

题外话：某些情况，串行时序乘法器不见得比阵列式乘法器所占资源少，比如2x2 的乘法器，阵列式结构需要资源反而少一些，这与控制逻辑和中间寄存器的复杂程度有关。

这里只是想说明一个观点：折叠起来的结构往往比展开的结构更省资源，但不表示绝对100%成立。

图 1 4x4 阵列式乘法器结构图 2 串行时序乘法器结构总而言之，当对吞吐率要求不高而且系统中存在大量功能相同的节点时，可以考虑使用分时复用的折叠技术，把功能相同节点折叠成一个节点（或若干个，反正是比原来要少）来达到缩减资源占用的目的。

可想而知，折叠之后的系统结构要想保持原有功能不变，必然要加入一定量的寄存器资源用于存放中间计算结果，以及控制逻辑（包括状态机和选路器等）。

本章给大家介绍的是一种极为通用的折叠技术，能让你把系统中功能相同的节点折叠成一个节点，不仅给出如何来构造控制逻辑的方法，还进一步优化寄存器资源的使用。

信息疼术2018卑第7期文章编号：1009 -2552(2018)07 -0090 -04 DOI：10. 13274/j. cn k i. h d z j. 2018. 07. 021基于遗传算法的递归M T I自适应滤波器的设计殷万君\金炜东2(1.四川信息职业技术学院，四川广元628040; 2.西南交通大学，成都610031)摘要：针对自适应滤波器在F P G A上实现结构灵活性的特点，文中提出了一种基于遗传算法的 递归M T I自适应滤波器的设计方法。

根据遗传算法的特点，结合滤波器的性能指标，阐述了设 计思想，通过遗传算法实现了自适应滤波器的权系数寻优，在系数寻优中采用了创新的适应度 函数和惩罚函数，通过场景仿真，验证了文中所提算法的实用性和有效性。

关键词：遗传算法；递归M T I;自适应滤波器；设计中图分类号：T N957.52 文献标识码：ADesign of recursive MTI adaptive filter based on genetic algorithmYIN Wan-jun1，JIN Wei-dong2(1. Sichuan Inform ation Technology College，Guangyuan 628040，Sichuan Province，China；2. Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China)Abstract ：In order to realize the fle x ib ility o f adaptive filte r in F P G A，a design m ethod o f recursive M T I adaptive filte r based on genetic a lgo rithm is proposed in th is p a p e r.A c co rd in g to the cha racteristics o f genetic a lg o rith m，com bined w ith the perform ance o f the f ilt e r，it expounds the design id e a s，through the genetic a lgo rithm to achieve the rig h t of the adaptive filte r co e fficie n t o p tim iz a tio n，op tim iza tio n of the coe fficien ts in the in no vation o f the fitness fu n c tio n and pe na lty fu n c tio n.Through s im u la tio n，it verifies the p ra c tic a lity and effectiveness o f the proposed a lg o rith m.Key words：genetic a lg o rith m；recursive M T I；adaptive f ilt e r；design0引言自适应滤波器使用广泛，可以由训练样本根据某种算法去调节加权系数，使实际输出与理想输出的均方差达到最小。

课程的评语范文1、教学重难点突出，板书条理清晰。

教学步骤设计合理，由浅入深，循序渐进。

2、教师基本功扎实，知识讲解准确，教学设计合理，始终以学生为主体，自主学习，小组交流讨论，上台交流展示等形式，师生配合默契，取得了较好的学习效果。

3、教师教态自然，语调亲切，并不断鼓励学生，充分发挥学生的主体作用。

使学生在和谐融洽的课堂氛围中学习，推进了知识的掌握和智力的发展，达到了良好的教学效果。

4、教师准确的把握了设疑的方向，调动了学生学习的兴趣，使学生进入积极的的思维状态。

5、教师组织课堂教学效果好，语言清晰，能注重学法指导，培养学生的创新能力，问题设计富有启发性。

6、教学环节设计安排清晰明了，过渡自然。

7、老师以渊博的知识，青春的激昂，璀璨的语言，悦耳的语音，扮演者精典式的演讲，令人心悦诚服，耳目一新，有身临其境之感，真是众妙毕绝啊。

本节课引经据典，恰如其分，启发深思，事半功倍，旁敲侧击，循循善诱。

无粉饰之患，无喧宾夺主之影。

x老师注重读，读是语文教学的`根，抓住了读，就抓住了整个语；书读百遍，其义自见，这是睿智的选择。

9、教师语言语调抑扬顿挫，普通话过硬，板书优美，基本功扎实，能循循善诱，逐步引导学生思考问题及分析事件与人物，解决讨论要点有成效。

并注重学生的诵读能力口头表达能力的培养，学生的学习习惯较好。

10、该专题内容丰富多彩，一定程度上积淀了学生的文学素养，学生参与多，课件精美，涉及知识范围广，开阔学生眼界，点面结合加练笔，让学生对鸟的认识逐步深入，效果较好。

11、语言富有情趣，给人的感觉很亲切教态恩好，同时在课堂中让学生了解到数学与生活息息相关，使学生对数学产生了求知欲，对数学的知识也产生了兴趣，从而这样的课堂效果会很好，该老师的提问也很到位，在同学产生疑问的时候也引导的很到位，课件做的也非常好，很吸引小朋友的眼球，那么这样的教学就会避免小朋友做与课堂其它的事情，而是去仔细的观察课件，思考问题，唯有一点点不足的地方就是课件有点小小的问题。

ejθ–e-jθ sinθ=
和
2j
ejθ+e-jθ cosθ=
2
将 s 变为 jω 则有ω
2fs tan(Ω/2) 预扭曲方程
数字频率 Ω 范围 0~π 弧度
模拟频率 ω 范围 0~∞ 弧度/秒
逆双线性变换 Ω
2tan-1 (ω/2fs)
图 10.5 给出了数字频率 Ω 和模拟频率 ω 之间的关系。
预扭曲的数字滤波器幅度响应如图 10.10 所示，可 看出预扭曲的滤波器的截止频率非常接近所要求的值 318.3 Hz。
图 10.10
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10.4 巴特沃斯滤波器设计
巴特沃斯滤波器是 IIR 无限脉冲响应滤波器中最简单的。
它的传输函数 H(s)= ωp1 S+ωp1
|H(ω)|=
1
√(ω/ωp1)2+1
• infinite impulse response filter(IIR)无限脉冲响应 滤波器
• bilinear transformation 双线性变换 • prewarping equation 预扭曲方程 • Butterworth filter 巴特沃斯滤波器 • Chebyshev Type I filter 切比雪夫I 型滤波器 • Chebyshev Type II filter 切比雪夫II 型滤波器 • elliptic filter 椭圆滤波器 • Impulse invariance method 脉冲响应不变法
传输函数 H(s)，并对其进行双线性变换，得到 n
阶数字滤波器传输函数 H(z)。实现滤波器所需的差
分方程可由传输函数 H(z) 直接得到。将
ω=2fs tan(Ω/2) 代入下式可得滤波器的形状|H(Ω)| 1

自适应滤波器原理：通过调整滤波 器的参数，使滤波器的输出接近期 望输出
减小稳态误差的方法：调整滤波器 的参数，使其更接近期望输出
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稳态误差：滤波器在稳态条件下的 输出误差
性能优化：通过减小稳态误差，提 高自适应滤波器的性能
调整滤波器参数，如调整滤波 器阶数、调整滤波器系数等
军事领域：用于 雷达信号处理， 提高探测精度
工业领域：用于 机器故障诊断， 提高生产效率
深度学习算法：利用神经网络进行自适应滤波 强化学习算法：通过强化学习实现自适应滤波器的优化 遗传算法：利用遗传算法进行自适应滤波器的参数优化 模糊逻辑算法：利用模糊逻辑进行自适应滤波器的决策和控制
FPGA实现：利用FPGA的灵活性和并行性，实现自适应滤波器 ASIC实现：利用ASIC的高性能和低功耗，实现自适应滤波器 专用芯片实现：设计专用芯片，实现自适应滤波器 云计算实现：利用云计算平台的计算资源，实现自适应滤波器
特点：全局搜索能力强，收 敛速度快
原理：通过模拟鸟群觅食行 为，寻找最优解
应用：广泛应用于自适应滤 波器、神经网络等领域
优缺点：优点是简单易实现， 缺点是容易陷入局部最优解
采用快速傅里叶变 换（FFT）算法， 减少计算量
利用并行计算技术， 提高计算速度
采用稀疏矩阵算法 ，减少存储需求
采用低复杂度算法 ，如LMS算法，减 少计算量
挑战：如何提高自适应滤波器的性能和稳定性，降低成本，提高可靠性，以及如何应对新的应 用场景和需求。
汇报人：
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汇报人：
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04
05
06
添加标题
自适应滤波器：一种能够根据输入信号的变化自动调整滤波器参数 的滤波器

GCC的流水冲突识别器和并行调度器
叶崴;马杰;侯朝焕
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)020
【摘要】由于超长指令字处理器通常都有多级流水线和复杂的资源使用限制,如何准确地描述处理器的流水线模型,快速地判断是否存在资源冲突并不是个简单地任务.文章介绍GCC新引入的正则表达式语法的流水线描述机制.在将GCC移植到笔者所开发的SuperV芯片的过程中,利用该机制对SuperV芯片的流水线结构和资源使用限制进行详尽地描述,启动了GCC的指令级并行调度.通过并行调度,测试程序的性能提高了大约6%-35%.
【总页数】3页(P10-11,18)
【作者】叶崴;马杰;侯朝焕
【作者单位】中国科学院声学研究所,北京,100080;中国科学院声学研究所,北京,100080;中国科学院声学研究所,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于混合实时任务调度器的并行数控系统研究 [J], 陈传伟;付铄;韩振宇;富宏亚
2.基于冲突域的分布式并行流水交换结构(DPPS)及其实现 [J], 杨少波;汪斌强
3.基于TBB任务调度器的N皇后多核并行算法 [J], 郑晓薇;张建强
4.一个RISC流水结构机器QHRC上的编译时指令调度器 [J], 傅兴钢;李三立
5.数据调度器可自动重构的并行I/O系统研究 [J], 邓雪峰;张健
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基于RLS算法自适应滤波器
1. 介绍
RLS（Recursive Least Squares）算法是一种常用的自适应滤波器算法，它的主要目的是在不断变化的环境下跟踪复杂的输入/输出关系，实现最小误差估计。

它具有良好的追踪能力和稳定性，因此在许多场合中被广泛采用。

RLS算法通过对滤波器的状态变量应用递归的最小二乘算法，从而使得滤波器具有自适应能力，以追踪输入/输出关系的变化。

RLS算法不仅可以改善滤波器的收敛特性，而且可以有效地减少滤波器的噪声抑制性能，使其获得优良的性能。

2. RLS算法
RLS算法是一种迭代式算法，用于更新滤波器参数，使滤波器能够跟踪系统的动态变化。

RLS算法的基本步骤如下：
（1）对低阶系统的响应曲线进行拟合，并得到不同参数的初始估计值；
（2）计算输入/输出残差并进行加权和；
（3）更新滤波器参数以最小化输入/输出残差；
（4）根据更新的滤波器参数重新计算输入/输出残差；
（5）重复执行以上步骤，直至滤波器参数收敛。

3. RLS算法的优点
RLS算法具有很多优点：
（1）收敛速度快：RLS算法可以迅速收敛，不会因为系统模型变化而陷入局部极小值，并且可以很快适应新的环境。

一种在线时间序列预测的核自适应滤波器向量处理器庞业勇;王少军;彭宇;彭喜元【摘要】针对信息物理融合系统中的在线时间序列预测问题,该文选择计算复杂度低且具有自适应特点的核自适应滤波器(Kernel Adaptive Filter,KAF)方法与FPGA 计算系统相结合,提出一种基于FPGA的KAF向量处理器解决思路.通过多路并行、多级流水线技术提高了处理器的计算速度,降低了功耗和计算延迟,并采用微码编程提高了设计的通用性和可扩展性.该文基于该向量处理器实现了经典的KAF方法,实验表明,在满足计算精度要求的前提下,该向量处理器与CPU相比,最高可获得22倍计算速度提升,功耗降为1/139,计算延迟降为1/26.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2016(038)001【总页数】10页(P53-62)【关键词】核自适应滤波器;现场可编程逻辑门阵列;向量处理器;微码【作者】庞业勇;王少军;彭宇;彭喜元【作者单位】哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨150080;哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨150080;哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨150080;哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言信息物理融合系统(Cyber-Physical System, CPS)是将计算、通信和控制能力深度融合的网络化物理系统，数据的在线实时处理是CPS的核心问题之一[1]。

而实际物理系统产生的数据往往具有时间序列特性，因此时间序列预测广受工业界和研究机构的关注，越来越多的嵌入式在线时间序列预测系统被广泛地应用到变电站无线监测与预警，可穿戴机器人运动控制以及嵌入式环境监测等领域。

然而，对于在线应用，非线性时间序列预测方法需要不断地加入新样本并且对模型进行更新，导致所需要的计算量大大增加，从而限制了其在CPS等先进智能信息处理系统中的应用。

1 基于 LMS 算法的 LMS 自适应滤波器
LMS 自适应滤波器由可变权值的 FIR 滤波器和权值更新 模块组成，在负反馈回路中通过 LMS 算法调整 FIR 滤波器 的系数，假设 X(n) 为输入信号，y(n) 为输出信号，d(n) 为理 想信号，e(n) 为误差函数。对于一个长度为 M 的 LMS 自适 应滤波器，可以得到第 n 次迭代的输出信号：
Key words: adaptive filter; LMS; FPGA; distributed algorithm; fir; LUT
0 引言
自适应滤波器可以根据输入信号动态调整滤波器系数以 改变滤波器性能，拥有良好的动态滤波能力，因此被广泛应 用在数字信号处理的各种领域，如信道均衡、噪声消除、信 号预测等领域 。 [1-2] 自适应滤波器由可变权值的 FIR 滤波器 和权值更新模块组成，通过自适应算法更新滤波器系数 [3]。 其中，最小均方误差（LMS）算法是最常用的自适应滤波器 算法，拥有较好的收敛性能而且更加简单。
作者简介：郭语青 (1998—)，男，上海人，本科。研究方向：数字信号处理及 FPGA 设计。
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2019 年第 22 期
信息与电脑 China Computer & Communication
算法语言
y(n)=W(n)X(n)
（1）
其中，W(n)=[w0(n),x(n-1),…, x(n-M+1] 分别是权值向量和第 n 次迭代的输入信号，于是可
(Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China)
Abstract: FPGA has many advantages over traditional ASIC, and its importance in this field is also increasing. In order to ensure the efficient implementation of adaptive digital filter based on LMS in hardware, the implementation scheme with no multiplication structure has better effect. The complexity of FPGA implementation of adaptive digital filter depends on the number of operations of multiplication and accumulation (MAC). Using parallel distributed algorithm can significantly reduce the complexity of hardware implementation and reduce the use of logical resources by using LUT instead of multiplication and accumulation. At the same time, using the advantages of FPGA parallel processing can improve the running speed. The proposed method is proved to be effective and superior by software simulation.

98ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD2022.7电子产品世界基于自适应指数增益的滑模滤波器Sliding mode filter based on adaptive exponential gain范正琪，金山海 （延边大学电子信息学科，吉林延吉 133002）摘 要:为了提高传统滤波器的性能，改善其在远距离跟踪目标时收敛速度慢的问题。

本文提出一种自适应指数增益滑模滤波器，此滤波器能够在距离滑模面远处获得大的增益，迫使系统状态加速收敛，在距离滑模面近时获得一个小增益，不损失滤波器的滤波效果。

并将基于自适应指数增益的滑模滤波器进行仿真验证，证明了其在开环条件下具有更优越的性能。

关键词：滑模；自适应；指数增益基金项目：本论文受吉林省自然科学基金(20210101471JC)和吉林省产业技术研究与开发专项(2019004-2)资助1 引言控制系统中常使用传感器进行信号采集，但由于环境等各种不确定因素，传感器采集的信号容易被噪声破坏干扰，被干扰后的传感器信号会降低系统的性能甚至影响系统的稳定性。

因此，需要使用滤波器对被噪声干扰的信号进行滤波处理。

很多学者为达到不同的目的，提出了各种不同的滤波器[1-5]，如卡尔曼滤波器、中值滤波器、滑模滤波器等，滑模滤波器作为一种物理实现简单的非线性滤波器，被国内外学者广泛研究。

Jin 等提出的一种结构简单的滑模滤波器（ T D-J ），此滤波器的主要优点是并不需要对信号源进行建模，且当输入恒定时， 可以实现输出对输入信号的有限时间收敛，并可以有效去除随机噪声。

但其存在系统状态远离跟踪目标时收敛速度过慢的缺点。

针对 T D-J 这一缺点，本文提出一种基于自适应指数增益的滑模滤波器，在距离滑模面远时此滤波器获得大的增益，迫使系统状态在远离滑模面时加速收敛。

在距离滑模面近时获得一个小增益，提高滤波器的滤波效果。

接下来在第二部分是 T D-J 的工作原理，第三部分是本文所提出的基于自适应指数增益滤波器的工作原理，第四部分是 T D-J 和基于自适应指数增益滤波器的仿真验证，第五部分是结论。

＋ “ —
结果 总是含有系统 性偏差 ，文 中提出 了一种双滤
波器并 行结构 ， 次优 Ｓｇ 使 ａ ｅ滤 波 器 与 一 个 伴 随 滤 波 器 同 步 运 行 ， 消 除 了 次优 Ｓ ｇ 既 ａ ｅ滤 波 器 的 结 果
｛ ： ＋ ＋＋ 田 ｒ ｔ 一
ｆ 电 ＆＝｛ 盎 １ ｆ ｒ 一 Ｊ＋
其 中 ． 和 ｔ分别为 目标 位置 和运行 时间 。观测 过程中噪声统计特性保持不 变 ，实际观测 噪声均
值 为 ０， 方 差 阵 为 Ｒ — ｄａ ： 。 ６ ， ６， ６］ ｉｇ ６ ． 。 。 。 ；
测 噪声 的均值 、 方差阵分 别为 ｑ ｒ Ｑ 、 设噪 、 和 Ｒ ，
估 值 器 夤” 一 ［ ＋ ＋ 一
］
设 离 散 系 统 状 态 和量 测 模 型 分 别 为
坼 一 Ｏ ｘ 一 ＋ ＾、
ｚ ： ／ ／ Ｔ
Ｈ＾ １ ＋ Ｈ ｊ 一 Ｌ
１波 器 结 构 ａｅ滤
式 中 ， 为 维 状 态 向 量 ； 为 维 量 测 向 量 ： 坼 ｚ ０ ２ １ 递 推次 优 Ｓ ｇ 波 器 的结 果偏 差 ． ａｅ滤
声 均 值 及 协 方 差 阵 均 未 知 Ｓ ｇ 自适 应 滤 波 就 ａｅ
收稿 日期： ０ １ ５ ５ 修 回日期 ： ０ １ ９ ２ ０ ０ ０ ； ２ ０ ３ １ ８
实 际 系 统 噪 声 均 值 为 ０，方 差 阵 为 Ｑ一 ［． 。 。 ０ １ ］
作 者镝 介 ；
军１ １
Ｋ计 １ ￡针 １ ￡ ｘ １＋ 十１ ＋１ Ｉ — ＾
＾
偏差 ， 又提高 了滤波精 度 仿真计算 表明 ， 此方法
有很 好的性能 。
．

自适应滤波器c语言实现摘要：一、自适应滤波器简介二、LMS算法原理三、C语言实现自适应LMS算法1.算法流程2.代码实现3.实时处理与优化四、应用案例与效果分析五、总结与展望正文：一、自适应滤波器简介自适应滤波器是一种能够根据输入信号特征自动调整滤波参数的滤波器，广泛应用于信号处理、通信、图像处理等领域。

其中，LMS（Least Mean Squares，最小均方）算法是自适应滤波器中的一种常用算法，以其简单、易实现的特点受到广泛关注。

二、LMS算法原理LMS算法是一种基于Widrow-Hoff思想的在线学习算法，其核心思想是通过最小化误差平方和，不断调整滤波器的参数，使滤波器输出与输入信号尽可能接近。

LMS算法的主要优点是收敛速度快，适应性强，但对噪声敏感。

三、C语言实现自适应LMS算法3.1 算法流程实现自适应LMS算法的过程主要包括以下几个步骤：（1）初始化滤波器参数；（2）输入信号经过滤波器传递函数得到滤波器输出；（3）计算误差信号；（4）更新滤波器参数；（5）重复步骤2-4，直至达到预设迭代次数或满足收敛条件。

3.2 代码实现以下是基于C语言的自适应LMS算法实现框架：```c#include <stdio.h>#include <math.h>// 滤波器系数float alpha, beta;// 滤波器状态float xn[N], yn[N];// 误差信号float error;void lms_filter(float x[], int n, float y[]) {for (int i = 0; i < n; i++) {// 计算滤波器输出yn[i] = beta * yn[i - 1] + alpha * x[i];// 计算误差error = y[i] - yn[i];// 更新滤波器系数beta = beta * (1 - alpha * error);}}```3.3 实时处理与优化在实际应用中，为了提高自适应LMS算法的性能，可以采取以下措施：（1）选择合适的滤波器结构，如FIR、IIR等；（2）调整滤波器系数更新速度，即调整alpha值；（3）采用噪声抑制技术，如噪声整形、卡尔曼滤波等；（4）结合其他自适应算法，如递推最小均方误差（RLS）算法等。

双刃剑之一展开在我们讨论的四种上古神器（包括：重定时、展开、折叠和脉动）中，展开和折叠是相生相克的。

这两件神器一伸一缩，代表两种相反的做法，但各有其用武之地。

这一帖推出的上古神器是：双刃剑之一展开。

那么展开是什么意思呢？看看课本上的定义：展开用于产生一个新的程序来描述原有程序的多次迭代。

更具体的说，以展开因子J（unfolding factor J）展开一个DSP程序，就会产生一个以原程序连续迭代J次的新程序。

展开也被称为“环路展开”。

试图直接去理解这个定义很困难。

我猜测这是因为看问题的角度不正确而致，往往直到看完了整章才恍然大悟。

我们不急着进入正题，而是先来谈谈DSP程序到底是个什么，可以怎么来看待DSP程序。

个人见解：DSP程序本质上是对一系列的输入数据进行某种形式的处理（如滤波），然后按一定的次序输出结果数据。

可由软件或者硬件来进行这种处理，但不论何种实现形式，都会涉及到数据的存储和计算。

如果是软件实现，数据是存储在用户定义的变量中；如果是硬件实现，数据存储在延时单元中。

DSP程序具有特定的功能，对于设计者而言，只要能保证DSP的功能不变，可以对DSP的具体实现进行各种调整，以满足实际应用的指标。

综上所述，DSP程序的实现可以看成是对输入数据进行存储和计算的过程，期间还会产生中间数据，也需要临时的存储。

打个比方，制衣厂将面料做成漂亮的衣服，面料就是输入数据，衣服就是输出数据，要将面料做成衣服需要经过多道工序，中间的半成品需要临时仓库来存储；同样是制衣厂，完成相同功能，但是工厂的部门配置、员工组织和仓库等却可以因地制宜。

我们讨论的其他三件神器，都是可以看做一个“工厂”，在保证功能不变的提前下，可以对内部的数据存储和计算流程进行重新的安排，以便达到各个性能指标之间的折中。

下面的讨论分三节：1.展开的概念和做法，读完这一节，就可以对任何一个没有开关（多路选择器）的DFG进行J（J为任意正整数）阶展开。

一种流水线级 LMS 滤波器的 FPGA 实现李云飞【摘要】分析了基于 FPGA 技术的流水线操作实现 LMS 算法的可行性，并完成了 LMS 滤波器的 FPGA 实现，通过 QuartusII 平台仿真分析得出在增加硬件成本的条件下流水线设计速度相比标准LMS算法设计速度提高已经超过3倍【期刊名称】《科技风》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】1页(P32-32)【关键词】FPGA;LMS;算法;QuartusII【作者】李云飞【作者单位】深圳市匠芯科技有限公司,广东深圳 518111【正文语种】中文最小均方（least-mean-square，LMS）算法是自适应滤波理论中应用最广泛的算法，这有很多方面的原因。

LMS算法的主要特征包括低计算复杂度、在平稳环境中的收敛性、其均值无偏地收敛到维纳解以及利用有限精度算法实现时的稳定特性。

LMS算法是一种搜索算法，它通过对目标函数进行适当的调整简化了对梯度向量的技术。

最初的LMS算法自适应滤波器的更新路径较长，而且对于8位数据和系数性能就已经相当低了，因此我们尝试改进提高LMS算法自适应滤波器的通过量。

下面我们讨论对LMS算法进行流水线改进，用减少单个时钟周期内乘法器的运算次数的方法提高通过量。

流水线操作是一种处理流程和顺序操作的设计思想，是较常用的高速设计方法。

若将某个设计的处理流程划分为若干步骤，且整个数据处理过程中没有反馈或迭代运算，下一个步骤的输入是前一个步骤的输出，即算法具有递归性、数据流规整、数据通信呈现局部传输特性时，即可以考虑采用流水线操作的设计方法以提高系统的工作频率。

流水线操作的结构示意图如图1所示。

将LMS滤波器设计成流水线形式并不像对FIR滤波器那样简单，因为LMS具有类似IIR滤波器的反馈，所以我们需保证：流水线形式的滤波器收敛到的系数与非流水线形式的自适应滤波器的系数相同。

大多数流水线IIR滤波器的思想可以用于设计流水线级LMS自适应滤波器。

自适应滤波器(LMS)算法及其在DSP上的实现
马伟富;雷勇;滕欢
【期刊名称】《四川大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2004(041)0z1
【摘要】根据自适应滤波器(LMS)算法的原理,本文提出了自适应滤波器(LMS)算法在TMS320VC5410上的实现方法,给出了系统的工作原理、电路、算法程序以及实验结果.
【总页数】4页(P470-473)
【作者】马伟富;雷勇;滕欢
【作者单位】四川大学电气信息学院,成都,610065;四川大学电气信息学院,成都,610065;四川大学电气信息学院,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TN7
【相关文献】
1.LMS自适应滤波器的算法原理及其DSP仿真实现 [J], 王亚林
2.LMS自适应滤波器及DSP-Builder实现 [J], 张卅;黄成;徐薇
3.自适应滤波器LMS算法的DSP实现 [J], 马俊;段新文;赵建飞
4.改进的LMS算法自适应滤波器的DSP实现 [J], 赵巧红;曾照福
5.LMS自适应滤波器及DSP-Builder实现 [J], 张卅;黄成;徐薇;
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基于RLS算法自适应滤波器的设计摘要自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。

在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此需要研究自适应滤波器。

凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。

而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。

本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。

自适应滤波器的算法是整个系统的核心。

对 RLS算法自适应滤波器做了详细的介绍，采用改进的RLS算法设计自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，通过实验结果来体现该滤波器可以根据信号随时修改滤波参数，达到动态跟踪的效果，使滤波信号更接近于原始信号。

关键词：自适应滤波器，RLS算法，噪声消除，FIR第1章绪论1.1 课题研究意义和目的滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。

对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。

Windrow等于1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。

这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波器性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。

自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的,经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。

自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。

因此，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。

自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法及相应的改进算法如：归一化（NLMS）算法、变步长（SVSLMS）算法、递归最小二乘方格形（RLSL）算法等。

Candence NC-Verilog simulator tutorial第一章介绍这个手册将向你介绍使用NC-Verilog simulator和SimVision。

本文使用的是一个用Veilog硬件编程语言编写的一个饮料分配机，通过这个例子你将学会：·编译Verilog源文件，描述设计，在NC-Launch（用于管理你的大型设计的图形交互接口）上进行设计的仿真。

NCLaunch帮助你配置和启动编译器，描述器和仿真器。

当然你还可以在NCLaunch上运行像SDF compiler，HDL Analysis and Lint,Code Coverage Analyzer, NCBrowse, and Comparescan.之类的工具。

·在SimVision分析环境下进行对设计中的问题的调试。

SimVision是一个candence 仿真器统一的图形化的调试环境。

SimVision可以用于调试用verilog，vhdl，SystemC或者它们混合写成的数字，仿真，或数模混合电路的设计。

你可以在以下几种模式运行SimVision：·Simulate模式在Simulate模式下你可以实时的看到仿真的数据。

也就是说，你可以在仿真仿真的过程中就进行数据的分析。

你可以通过对设计设置断点和分步来达到控制仿真的。

为了帮助你追踪整个仿真过程，SimVision提供了几个工具：·控制台窗口 Console Window·源浏览器 Source Browser·设计浏览器 Design Browser·循环阅读器 Cycle Viewer·原理图追踪 Schematic Tracer·信号流浏览器 Signal Flow Browser·波形窗口 Waveform Window·寄存器窗口 Register Window这些窗口之间是连接了的，所以如果你在一个窗口中选中了一个对象，那么在其它窗口中也会被选中。