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2.部分仿真图预览
3.算法概述
自适应算法用于估算随时间变化的信号。有许多自适应算法，如递归最小二乘（RLS）和卡尔曼滤波，但最常用的是最小均方算法（LMS）。这是一个简单但功能强大的算法，该算法可以利用莱迪思FPGA架构来实现。通过窗口和Hoff的开发，该算法采用的是梯度下降法来估计随时间变化的信号。梯度下降法找到一个最小值，如果它存在，在梯度负方向采取步骤。这样做是通过调整滤波器系数使误差最小化。
4.部分源码
module LMSs(
...................................................................
subLMS subLMS_1(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(i_din),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_1_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_1_out)
);
subLMS subLMS_2(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(LMS_tap_1_delay_out),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_2_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_2_out)
);
subLMS subLMS_3(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(LMS_tap_2_delay_out),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_3_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_3_out)
);
subLMS subLMS_4(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(LMS_tap_3_delay_out),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_4_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_4_out)
);
subLMS subLMS_5(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(LMS_tap_4_delay_out),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_5_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_5_out)
);
subLMS subLMS_6(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(LMS_tap_5_delay_out),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_6_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_6_out)
);
subLMS subLMS_7(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(i_rst),
.i_en(i_en),
.i_din(LMS_tap_6_delay_out),
.i_Step(i_Step),
.o_dout(LMS_tap_7_delay_out),
.o_Tap(LMS_tap_7_out)
);
endmodule
A547
