二维多级中值滤波技术在随机噪声消除中的应用初探

二维多级中值滤波技术是信号处理中的一项成熟技术,它不仅具有自适应性,而且具有窗口的可变性。本文将这项技术用于地震勘探中的噪声压制,重点分析了噪声条件与滤波因子长度的关系。本文中定义的噪声条件包括噪声强度及噪声分布密度两个因素。当噪声条件固定时,二维多级中值滤波效果以5点滤波长度为最佳;当固定噪声密度时,改变噪声强度对滤波长度的选取不起决定性作用;当固定噪声强度,改变噪声密度对滤波长度有很大的影响。此法通过实际资料的处理,不仅能有效地压制随机噪声。

一种自适应回声抵消和噪声消除算法

为解决回声和噪声严重影响通信系统的通信质量问题,采用带有语音活动性检测VAD(voiceactivitydetection)的谱减法消除噪声,并用基于两矢量夹角法双向通话检测器DTD(doubletalkdetector)的仿射投影算法APA(affineprojectionalgorithm)对回声自适应进行估计,提出了一种回声抵消和背景噪声消除的方法。仿真实验表明:该方法可有效地消除背景噪声,对回声路径参数的估计精确性较高,可以准确地检测到双向通话情况,同时也能够区分双向通话和回声路径突然改变这两种不同的情况,收敛速度快,且具有一定的鲁棒性。

数字环境噪声消除耳机参考设计方案

欧胜微电子有限公司日前宣布推出其最新的、创新定义的耳塞式耳机参考设计WM229，它是第一款带有欧胜WM2002数字环境噪声消除（ANC）芯片的耳机。WM229面向大众化耳机市场提供了欧胜独特的、带有多项专利的前馈数字myzone？环境噪声消除技术和高清晰度（HD）音频。

基于自参考自适应消噪的行星轮轴承内圈故障特征提取

针对行星轮轴承振动信号的传递时变路径,且行星轮轴承振动信号常被齿轮啮合振动信号所湮没等问题。提出了一种基于自参考自适应消噪的行星轮轴承内圈故障诊断方法。用自参考自适应消噪技术(SANC)、AR模型预白化等预处理技术以削弱齿轮啮合振动信号的干扰;基于谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)自适应求解共振带参数;采用Hilbert变换提取平方包络信号;对包络信号进行谱分析。试验结果表明该方法可以有效地揭示行星轮轴承内圈的故障特征信息。

改进变步长LMS算法及在自适应噪声抵消中的应用

在分析传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法的基础上,通过建立步长因子μ与误差信号е之间的非线性关系,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中,还分析了参数对算法性能的影响,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态失调。文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致。

基于自适应滤波与非线性谱相减算法的联合降噪技术研究

讨论了在强噪声环境下将自适应滤波算法与非线性谱相减算法相结合的语音增强方法。仿真结果表明,在大大消除背景噪声的同时,该方法还有效地抑制了“音乐噪声”,运算量小,适用于强噪声环下的有声/无声检测。

自适应滤波方法扣除规则性噪声

本文采用自适应滤波技术,对山东省莒县地震台网记录到的极微震资料中的规则性干扰进行了去噪声处理。结果表明,这种方法不必对噪声进行模式识别,具有简单、快速等优点,在信号与噪声不相关的情况下,可以得到很好的结果。

数字环境噪声消除耳机

欧胜微电子有限公司日前宣布推出其最新的、创新定义的耳塞式耳机参考设计WM229．它是第一款带有欧胜WM2002数字环境噪声消除（ANC）芯片的耳机。WM229面向大众化耳机市场提供了欧胜独特的、带有多项专利的前馈数字myZone？环境噪声消除技术和高清晰度（HD）音频。

数字信号处理技术应用及研究

介绍了数字信号处理在罗兰C接收机中应用的原理，通过MatLab软件的仿真，研究利用频谱分析和自适应滤波技术实现对信噪比较低的罗兰C信号的噪声滤除，来提高接收机的性能。

歌尔与Synaptics合作开发适用于USB Type-C耳机的主动降噪技术

全球人机界面解决方案开发商Synaptics与歌尔近日宣布,Synaptics Audio Smart混合自适应数字噪音消除技术已被歌尔在其先进的最新系列主动降噪（ANC）耳机中采用。Synaptics全新噪音消除技术是全球首款针对有线USB Type-C标准、集成在单一芯片上的混合自适应数字噪音消除解决方案。最好的USB Type-C ANC耳机参考设计。轻巧的设计可带来高性能且舒适的ANC体验,同时提供卓越的音质。

在通信系统中采用滤波器对噪声进行控制的措施

在生产生活实践中,系统噪声的存在极大地影响和降低了通信系统的通信质量。在如今这个人们不断追求通途信质量的要求下,如何有效地消除和抑制通信系统噪声已成为当前研究的一个重要课题。

欧胜推出世界领先的数字环境噪声消除耳机参考设计方案以提供高清晰度音频

欧胜微电子有限公司日前宣布推出其最新的、创新定义的耳塞式耳机参考设计WM229，它是第一款带有欧胜WM2002数字环境噪声消除（ANC）芯片的耳机。WM229面向大众化耳机市场提供了欧胜独特的、带有多项专利的前馈数字myZone环境噪声消除技术和高清晰度（HD）音频。

基于SANC和一维卷积神经网络的齿轮箱轴承故障诊断

近来以深度学习算法为代表的滚动轴承特征智能提取和故障辨识技术被广泛研究,但目前研究大多局限于无强干扰的轴承故障。在齿轮箱存在较强齿轮振动干扰条件下,基于此类算法的轴承故障辨识率将显著降低。为提高在较强齿轮振动信号干扰下齿轮箱轴承故障智能辨识的准确率,提出了一种基于自参考自适应噪声消除技术(SANC)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的齿轮箱轴承故障诊断方法。首先利用SANC将齿轮箱振动信号分离为周期性信号分量成分和随机信号分量,抑制齿轮等周期强干扰成分,再通过1D-CNN对包含轴承故障特征的随机信号成分进行智能特征提取和识别,实现在齿轮振动干扰下齿轮箱轴承故障辨识率的提高。通过与不同方法的对比验证了本文所提方法的优势和有效性。

基于1D-CNN-LSTM混合神经网络模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断

风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号,传统的故障诊断方法面对此类信号时,能够很好处理的范围有限。为提高在强外界干扰条件下故障智能识别的准确率,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)混合模型的故障智能诊断方法。首先利用自参考自适应噪声消除技术(SANC)将齿轮箱振动信号分离为周期性信号分量成分和随机信号分量成分,再对包含齿轮箱故障特征的周期性信号成分进行智能特征提取和识别。经验证,所提方法较其他不同方法有明显优势,故障识别率达到99.85%,说明能有效抑制干扰信号,提高故障识别的准确率。

复杂声学环境下语音空调语音降噪方法研究及应用

通过研究语音空调在复杂声学环境下的回声消除和混响消除方法,以此来解决远场语音空调识别率低及鲁棒性较差的问题。采用频域分块自适应滤波方法进行回声消除,对大混响环境优化收敛速度,设计基于时频掩码多通道线性预测方法来自适应降噪。首先使用深度学习技术来构建信号时频掩码模型,然后采用多通道线性预测自适应晚期混响抑制技术,结合掩码模型获取时频掩码信息,快速有效地抑制掉信号中混响成分,最后采用基于瞬态数据与特征值分解的空域滤波技术,结合掩码信息,准确估计多维空域信号导向矢量与噪声统计量,设计空域滤波器,有效抑制掉噪声干扰,提高识别鲁棒性。

万物之选

捷波朗Elite 85 h耳机。如果你想要一个舒适的降噪耳机,捷波朗的Elite 85h无线耳机是个不错的选择。一向以高质量耳机而闻名的捷波朗推出了SmartSound自动噪声消除技术。具备这种自适应降噪功能的捷波朗Elite 85h耳机能自动匹配你周围的环境,让你无需费神就滤掉地铁或繁华街道的喧嚣。

数据处理、信息处理

Y99-61819-497 0001447数字信号处理(含6篇文章)=Session WP2:digitalsignal processing[会,英]//1998 IEEE 41st MidwestSymposium on Circuits and Systems.—497～517,616～619(PC)本部分收有6篇论文。题名为:采用系统识别与直接自适应控制的1维媒体中有源噪声消除,新天线用的控一时恒定模块阵列性能增强,改进型可变度可变步长 LMS 算法,数据中小尖峰检测用各种方法的比较评价,消除正弦干扰用的新自适应算法,以及优质文本一语言型系统用的改良对数倒频谱音调控制技术。