深海环境下利用噪声抵消器和经验模态分解的拖船干扰抑制方法

针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题,提出一种利用归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的拖船干扰抑制方法。通过借鉴逆波束形成(Inverse Beamforming,IBF)的思想,对靠近端射方向的干扰波束进行相位补偿,重构出时域干扰信号,并将其作为自适应噪声抵消器的输入信号,基阵接收信号作为期望信号,利用NLMS方法调整滤波器的权值,进行初步干扰抑制。在此基础上通过EMD对噪声抵消器的输出结果进行分解得到多个本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)和残余分量,再利用匹配滤波方法筛选出用于重构拖船噪声的IMF,并在阵元域抵消完成干扰抑制,其中匹配模版为靠近端射方向频域干扰波束逆傅里叶变换得到的时域干扰信号。仿真数据和海试数据分析结果表明,与其他方法相比,所提方法能够大幅度抑制拖船自噪声产生的多途角扩展干扰,提升拖曳声纳在干扰盲区内对弱目标信号的检测能力。

基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器

讨论了基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器的设计方法。自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性。该法设计的滤波器效果良好,并可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。

回波抵消器中一种变步长自适应算法

自适应回波抵消器是综合业务数字网中U接口的主要部件。通常采用LMS算法对自适应横向滤波器的加权系数进行调节。为了解决自适应过程收敛速度和稳定后精度的矛盾,本文推导出一种可变调整步长LMS算法,并给出该算法收敛速度和稳定后精度的计算机模拟结果。

基于DSP的回声抵消器的研究与设计

回声抵消器是视频会议系统和电话会议系统中一种必不可少的设备。本文在讨论回声抵消器原理和算法的基础上,给出了基于DSP的回声抵消器的设计方案。在设计中采用了NLMS算法,利用TI公司的DSP TMS320C5402作为处理单元实现了回声抵消。

基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器麦克风小阵列语音增强方法

为了克服传统麦克风小阵列语音增强算法噪音抑制能力有限的问题,该文提出一种基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器语音增强算法,该算法基于动态平滑系数噪声谱估计来获得相干性滤波器,分别对每个阵元接收到的信号进行滤波用以抑制包括混响等噪声信号的干扰,并把滤波后的信号作为输入信号,使用基于小阵列的广义旁瓣抵消器波束形成算法抑制残余噪声信号的干扰。模拟和实际试验表明,该文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干性滤波器算法。

DSSS系统中自适应小波包干扰抵消器

本文提出了一种DSSS系统中基于小波包变换域的自适应干扰抵消算法 (AWPT) ,分析了小波包变换抵消窄带干扰和脉冲干扰的机理 ,提出了优化准则和相应的自适应抵消算法 ,通过计算机仿真研究了其抗窄带和脉冲干扰的能力 ,并与传统的加窗DFT干扰抵消和子带变换干扰抵消作了比较。

一种改进的噪声抵消器 LMS自适应算法

指出了常规噪声抵消器 L MS自适应算法采用恒定的步长 ,具有收敛速度慢、失调量大的缺点 ,提出了一种改进的 L MS自适应算法 .该算法根据对输入信号信噪比的估计 ,采用变步长 ,其步长随输入信号信噪比的变化而改变 ,从而提高了收敛速度 ,降低了回响 ,提高了输出信号信噪比 .计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度、降低回响、消噪性能等方面均优于常规算法 .

面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法

二元麦克风小阵列在手机、助听器等受空间、成本以及运算能力限制的设备中被广泛研究用以提高目标语音质量。二元麦克风小阵列中语音增强算法主要包括波束形成方法以及相干滤波器方法。波束形成方法的思想是利用目标声源相对阵列的位置关系获取相应的时域和空域信息,可以保留目标声源方向的信号而抑制其他方向的干扰信号;相干滤波器方法则通过阵元间不同信号的相关性进行噪音抑制。考虑这两种类型方法的优点,本文提出一种面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法,通过在广义旁瓣抵消器的固定波束形成支路上使用相干滤波器,提高固定波束形成输出信号的信噪比,然后在广义旁瓣抵消器自适应支路利用阵列的时域和空域信息对固定波束形成支路输出的信号中残余噪音进行估计,进而获得增强后目标输出信号。仿真和实际试验表明,本文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干滤波器算法。

基于变步长解相关算法回声抵消器研究和设计

在分析几种回声抵消器典型算法的基础上,研究了一种变步长归一化解相关回声抵消的算法(μ(k)-DNLMS),并给出一种基于μ(k)-DNLMS算法的回声抵消器的软硬件设计方法.

针对一种特殊干扰信号的自适应抵消器改进算法

提出针对一种特殊干扰信号的自适应抵消器改进算法 .它既能有效地进行噪声抵消 ,又在一定程度上加快收敛速度 ,从而提高自适应抵消器在这种干扰环境下的性能 .文中通过严格的理论推理 ,证明这种算法的可行性和优越性 .计算机仿真结果表明 ,利用改进算法得到的抵消器输出结果 ,明显优于传统算法所得的结果 .最后指出 。

用快速自适应和相关度检测算法的回声抵消器

介绍了一种使用快速PNLMS自适应算法和快速相关度检测算法的新回声抵消器算法FPNLMS .快速PNLMS自适应算法通过快速判定自适应滤波器的更新步长方法 ,提高了自适应滤波器的收敛速度并减小计算复杂度 ;快速相关度检测算法能够在低信噪比的情况快速准确地判断出双端通话状态 .测试表明 。

一种广义旁瓣抵消器结构的语音增强改进算法

当广义旁瓣抵消器(Generalized sidelobe canceller,GSC)结构的语音增强算法对语音信号的入射方向角估计不准确时,阻塞矩阵(Blocking matrix,BM)不能完全阻塞目标语音,使得部分语音通过阻塞矩阵,在后期多输入抵消器(Multiple-input canceller,MC)模块中和参考信号相抵消,造成目标语音的损失。针对广义旁瓣抵消器因信号到达方向(Direction of arrival,DOA)估计误差而导致语音泄漏的问题,本文提出了一种麦克风阵列语音增强的优化算法,先对经过时延补偿的信号进行频谱调整,再利用MC模块输出与BM模块输出存在相关性的特点,对阻塞矩阵进行自适应调整,使方向估计参数更趋近于真实目标语音方向,以减少阻塞矩阵中目标语音的泄漏。仿真结果表明,该算法可以有效减少阻塞矩阵中目标语音的泄漏、增强系统的鲁棒性以及提高语音增强效果。

串行干扰抵消器性能分析

结合工程实际,系统、全面地考虑了可能影响串行干扰抵消器性能的各个因素。对基于信号重构的串行干扰抵消器的性能进行了理论分析,得到了干扰抑制比与干扰信号载波相位估计方差、幅度估计方差、信道估计方差、定时估计方差以及误码率的关系表达式。结论可作为设计串行干扰抵消器时选择具体的参数估计算法及进行算法参数设计的理论依据。

多参考输入自适应噪声抵消器的算法与实现

针对单参考输入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪效果不理想的问题 ,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型 ,推导了多参考输入最小均方算法 ,并给出其改进算法。以语音信号为例 ,给出了多参考输入自适应语音消噪算法及多参考输入自适应语音噪声抵消器的实现方案 ,并进行了计算机仿真 ,给出了仿真结果。

自适应抵消器设计

声音是传递信息的一种重要途径,但是无处不在的噪声严重影响着信息的传递,传统滤波方法很难把信号从复杂的噪声中分离出来。本设计在TMS320VC5502硬件平台上完成了LMS算法,通过处理淹没在噪声中的信号,有效消除了噪声,信噪比增益可达12.9 dB,验证了抵消器有很好的效果和应用价值。

基于LMS算法的自适应噪声抵消器研究

当前,如何尽可能地降低噪声污染是一个重要的研究课题。随着计算机技术和信号处理技术的发展,噪声控制技术已广泛地应用于各个领域。本文论述了基于LMS算法的自适应噪声抵消器的工作原理,并进行了实验验证。结果表明,该方法具有良好的降噪效果。

基于改进广义旁瓣抵消器的语音增强

为更好地抵消干扰信号,对广义旁瓣抵消器堵塞矩阵输出信号进行累加处理,得到与干扰信号相关性更强的信号,作为自适应干扰抵消器输入,提高了信干比增益;并提出了采用一个自适应干扰抵消器的系统简化结构。仿真结果表明,与广义旁瓣抵消器算法相比,当干扰信号源偏离目标信号源的角度越小时,该文提出的改进广义旁瓣抵消器算法及其简化算法可以获得7-9dB的信干比增益,且复杂度低。

基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计

噪声污染已经成为一个亟待解决的社会问题,无论是在日常生活中还是在工程应用领域,噪声干扰问题都严重影响着人们的生活生产。本文阐述了自适应噪声抵消器原理,搭建了自适应噪声抵消系统,采集了真实的语音和噪声信号,并在MATLAB中完成了抵消处理,分析了抵消结果,经过计算信号在抵消前后的信噪比分别为13.83d B和59.08dB,信噪比增益为45.25dB。

市电干扰自适应抵消器

本文提出采用自适应干扰抵消原理抑制50Hz市电干扰的新思想,并研制成具有高抵消比的性能样机。

自适应回波抵消器AEC的研制与测试

人们迫切要求实现全双工的模拟保密电话通信,在这种通信中,干扰主要来自两方面:一是混合线圈的不匹配引起的回音干扰,传输距离愈长,这种干扰愈严重,故称为远端回音干扰,二是在置乱处理时产生的置乱处理延时(数百毫秒),在近距离通话时,也会产生严重干扰,这是一种近端干扰。因此,此种通信的关键是如何消除或避免回波干扰,本文将自适应回波抵消技术应用于模拟置乱系统,用一个自适应滤波器来模拟未知的回波通道响应,使所产生的回波信号估值与真正的回波信号相消。