一种自适应噪声抵消系统的仿真与设计

自适应噪声抵消系统是基于自适应滤波原理的一种扩展,它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号,抑制或衰减噪声干扰,提高信号传递和接收的信噪比质量。研究常用噪声消除算法,并仿真验证系统设计和所选自适应算法的可行性,最后应用DSP技术设计一个自适应噪声抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪声,达到提高语音信号质量的目的。

神经网络自适应噪声抵消系统的性能比较与仿真

线性自适应滤波算法(LMS、NLMS、RLS)对非线性噪声抵消效果较差。针对这一问题,研究神经网络自适应噪声抵消系统中不同隐含层神经元节点数、不同隐含层传输函数、不同神经网络学习算法以及不同信噪比原始输入下系统的噪声抵消性能。建立结构为单层隐含层,且输入层、隐含层和输出层节点数为1-N-1结构的神经网络模型。通过仿真分析,优化神经网络自适应噪声抵消系统中,隐含层节点数经验公式的参数取值。结果表明该系统中噪声抵消效果受到神经网络结构的影响;对于原始输入信噪比在2～10 dB的信号,参考输入与原始输入中噪声非线性相关;选择传输函数为tansig,神经网络隐含层节点数使用优化后的参数取值,输出信号信噪比提高了1. 0～1. 5 dB。

一种改进的自适应噪声抵消系统算法研究

自适应噪声抵消系统能够从含噪环境中检测和提取到有用信号,对噪声信号进行抵消。本文对自适应噪声抵消系统中最小均方(LMS)算法进行研究,针对其存在收敛速度和稳态误差间不协调的缺点,提出一种新的基于激活函数Softsign的变步长LMS算法,设计了自适应噪声抵消系统仿真平台,利用该平台验证所提出算法的去噪效果。结果表明,该算法在收敛速度和抗噪性能方面都优于传统LMS算法和已有变步长LMS算法。该仿真平台具有添加信号、叠加噪声、去噪处理、波形显示以及计算信噪比等功能,新算法的提出与仿真平台的设计为自适应噪声抵消技术的研究提供了新的解决方案。

基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器

提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器,BP算法是最典型的多层神经网络学习算法,它在局部搜索时比较成功,但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法,因而不可避免地存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索,鲁棒性很强,将采用遗传算法优化网络初始权值的方法,将两种算法相结合,做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高,在信噪比的改善程度上,混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。

语音去噪LMS自适应滤波器算法的改进

对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60％～85％．而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10％以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强．在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

基于迭代次数变步长的LMS算法在ECG信号提取中的应用

介绍一种基于迭代次数变步长的LMS算法,通过自适应噪声抵消系统,对心电信号中的工频干扰进行抑制。实验结果表明,基于迭代次数变步长的LMS算法滤波效果最好,信噪比提高了46.0149dB,同时收敛速度也是最快的,并且具有好的实时性,验证了该算法在抑制工频干扰方面的有效性和优越性,有重要的理论意义和实用价值。

Multisim中放大调理电路的设计与仿真

随着各种现代电子产品的持续更新换代,人们对生产生活中各种电子设备的音质效果有了更高的追求,进而对周边的生产生活环境也产生了更为严苛的要求。自适应噪声抵消系统能对声音信号完成有效的噪声处理,降低噪声干扰信号,所以能深度适应当前社会发展需求。但自适应噪声抵消系统中,采集进来的声音信号一般是较微弱的,如果直接进行噪声抵消处理,信噪比太低,效果不好。本文通过借助NE5532高性能运算放大器构成前置放大调理电路,可对采集进来的弱信号进行有效放大。经在Multisim中仿真验证可知,此放大调理电路的输出波形形状不变、幅值增加,能有效实现放大作用,从而为自适应噪声抵消系统的研究提供合适的输入信号,保障其正常运转。