【摘 要】
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针对现有自适应滤波算法中数据处理效率低的问题,提出了基于并行技术和流水线的最小均方误差（Least mean square,LMS）自适应滤波算法。该算法构建基于并行技术的多输入多输出滤
【机 构】
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大连大学通信与网络重点实验室,大连大学信息工程学院
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针对现有自适应滤波算法中数据处理效率低的问题,提出了基于并行技术和流水线的最小均方误差（Least mean square,LMS）自适应滤波算法。该算法构建基于并行技术的多输入多输出滤波器结构,成倍提高系统滤波处理速度;设计基于流水线的LMS自适应滤波权系数求解方法,有效改善了权系数计算效率。最后利用现场可编程门阵列（Field programmable gate array,FPGA）对该算法进行了验证,结果表明,对于四级并行流水线四阶LMS自适应滤波器,其数据处理速率提高了约8倍,在相同的数据处理速
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