语音信号的自适应噪声抵消技术研究

该文以语音信号为对象进行噪声抵消研究。首先对自适应噪声抵消(ANC)系统的基本原理进行了阐述;而后分别对基于LMS(最小均方)、NLMS(归一化最小均方)、RLS(递归最小二乘)、BP(误差反向传播神经网络)算法的自适应噪声抵消系统进行MATLAB仿真,发现LMS算法去噪效果较好、但迭代次数多,不能满足语音通信的实时性及高质量语音的要求。而训练函数为trainrp的BP算法去噪能力最好,可应用于语音质量要求高的去噪;训练函数为traincgf的BP算法收敛速度最快,可应用于抢险救灾、处突维稳等任务的实时语音去噪。

基于自适应噪声抵消的CZ单晶炉炉膛温度信号处理

为滤除CZ单晶炉炉膛温度信号在单晶生长过程中存在的低频干扰,提出一种基于噪声抵消技术的滤波方法.首先利用傅立叶级数构造出低频干扰的逼近信号,然后根据炉温信号的缓变特征建立能够获取低频干扰逼近信号的抵消器误差函数,最后利用一种改进的粒子群优化算法优化误差函数获得低频干扰的逼近信号,并用该逼近信号抵消低频干扰.实验结果表明,所提出的自适应噪声抵消滤波算法能够有效滤除CZ单晶炉炉膛温度信号中的低频干扰,并优于常用的滤波方法.

基于抗交叉串扰自适应噪声抵消的诱发脑电信号提取研究

由于诱发脑电信号比自发脑电信号的幅度小得多 ,传统的叠加平均方法提取诱发脑电信号需要大量的重复刺激 ,如何通过少量的刺激次数来获取诱发脑电信号是一个重要的研究课题。本文提出了一种抗交叉串扰自适应噪声抵消方法来提取诱发脑电信号 ,同时引进滤波技术并结合常用的叠加技术 ,使提取诱发脑电信号所需的重复刺激次数大幅减少 ,仿真实验说明 。

基于自适应噪声抵消的微弱振动信号提取方法

针对微弱振动信号在强噪声背景下难以有效提取的问题,给出了基于自适应噪声抵消(Adaptive Noise Cancellation,ANC)的振动信号提取方法。该方法利用改进的变步长LMS算法对滤波器权系数进行调整和优化,能够自动跟踪信号的动态特性变化,有效地实现真实信号与噪声的分离。仿真和应用结果表明,该方法具有优良的自适应性能,收敛速度快、稳态误差小,能够在时变、非平稳的强噪声背景下精确地提取出弱振动信号,拓宽了振动信号处理的技术手段。

小信号检测中的自适应随机共振技术

论文就双稳态非线性系统的结构参数和弱信号及噪声之间的关系进行了仿真,对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行了研究。提出了一种随机共振自适应算法,并运用于中频电源的故障信号检测,取得了较好结果。

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。

基于多通道差分的自适应噪声抵消方法

水下航行器舷侧阵的自噪声是影响其弱信号检测能力的主要因素。为减小其影响，通常除了采用物理降噪、主动降噪等方法外都还采用自适应噪声抵消技术。由于自噪声产生和传播的复杂性，以噪声污附近加速度计输出作为参考信号的自适应噪声抵消效果较差。考虑到自噪声和远程目标信号空间的差异性，充分利用阵列上不同位置水听器接收到的信息，本文提出了多通道输出延时求羞形成多路参考信号的自适应抵消方法——MD-ANC方法。湖试结果表明，该方法噪声抵消效果显著而且实现方便。在同样的实验环境下，最低检测信噪比相对于未经处理的降低了约4～5dB；波束形成后，信噪比提高3～5dB。

从眼电图（EOG）伪差中增强脑电图（EEG）信号的目适应噪声抵消（ANC）方案

从眼电图（ＥＯＧ）伪差中增强脑电图（ＥＥＧ）信号的目适应噪声抵消（ＡＮＣ）方案ＰＫＳａｄａｓｉｖａｎ，ｅｔａｌ．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ１９９６１（２９）：２７～４０自适应系统的一项最重要的应用是用自适应滤波器抵消噪声．...

从眼电图（EOG）伪差中增强脑电图（EEG）信号的自适应噪声抵消（ANC）方案

从眼电图（ＥＯＧ）伪差中增强脑电图（ＥＥＧ）信号的自适应噪声抵消（ＡＮＣ）方案ＰＫＳａｄａｓｉｖａｎ，ｅｔａｌ．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ１９９６；（２９）：２７～４０自适应系统的一项最重要的应用是用自适应滤波器抵消噪声。...

α稳定分布噪声下自适应信号处理的研究进展

口稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有脉冲特性的随机信号和噪声。本文介绍了a稳定分布的统计特性,综述了a稳定分布噪声环境下的时间延迟估计、波束形成、噪声抵消等自适应信号处理方法。基于分数低阶统计量的方法能够有效地抑制a稳定分布噪声,具有良好的韧性。

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其在噪声抵消中的应用

本文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。该算法解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它采用误差信号的相关值去调节步长,使得算法的均方误差小、收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。

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 .

LMS自适应噪声抵消算法的DSP脉搏血氧监测研究

目的:分析脉搏血氧监测系统显示效果的主要影响因素,对各种干扰信号的有效消除方法进行研究,实现脉搏血氧信号监测效果的优化。方法:本文设计的脉搏血氧监测系统以高性能的STM32F407VGT6嵌入式处理器作为控制核心,设置相应合适的时序对各种外围信号处理电路进行控制,精密准确地实现脉搏血氧信号的检测、处理与显示等功能,提出了一种基于小波变换的LMS自适应噪声抵消算法的数字信号处理方法对系统监测到的脉搏血氧信号进行滤波消噪处理。结果:采用Matlab软件对系统相关的信号进行仿真实验,分别将标准的正弦信号、原始的脉搏血氧信号与通过本文算法滤波后的相应信号进行对比分析,显示结果表明该自适应滤波算法收敛速度快且稳定性高,能很好地消除所测量脉搏血氧信号中携带的干扰信号,有效提高系统的显示效率与监测性能。结论:结合小波变换时频域特性的LMS自适应噪声抵消算法对脉搏血氧信号监测效果的处理优势能应用于临床实践中,可以满足高标准的医疗监护与无创检测等要求。

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 。

基于快速遗传算法的固定阶H_2/H_∞自适应噪声抵消器

讨论了混合型固定阶H2/H∞自适应噪声抵消器的设计方法。其不仅能充分利用H2设计的最优性,而且能利用H∞设计的鲁棒性,克服了信号处理中存在模型扰动和噪声的不确定性等问题。固定阶次的H2/H∞自适应噪声抵消器的设计方法是从工程实践的观点出发,不仅实现简单,而且节省运行时间。采用快速遗传算法获取自适应噪声抵消器的系数。仿真结果表明:该方法设计的噪声抵消器即使噪声特性发生改变,而滤波器的结构及参数不变时,其去噪效果仍然良好;同时,该方法可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。

基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究

为解决传统舰船信号处理技术对信号处理有效性较低的不足,提出基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。基于自适应滤波技术的引入,搭建舰船信号处理接口,完成基于自适应滤波技术舰船信号处理模型的构建。依托信号处理参数的确定,实现对舰船信号的处理,完成了提出的基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。试验数据表明,基于自适应滤波技术的舰船信号处理方式较传统舰船信号处理方法,舰船信号处理有效性提高52.07%,适用于不同环境下的舰船系统通信信号处理。

自适应抵消技术在超声热疗温度控制中的应用

目的精确控制加热温度以提高超声热疗的质量。方法采用自适应抵消技术最大限度地降低所读取温度信息的噪声干扰 ,提高信噪比。结果实验结果与理论结果基本吻合。结论经完善 ,自适应抵消这一技术可以应用于超声热疗的临床中。

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。

电磁流量计自适应极化噪声抵消系统研究

电磁流量计是一种应用广泛的测量导电液体体积流量的仪表。测量时,金属电极与电解质会发生电化学反应,产生极化噪声。极化噪声幅值远高于流量信号幅值,使电极输出信号信噪比较低;极化噪声存在漂移的现象,会影响电磁流量计变送器的信号调理工作,限制电路的放大倍数,增加ADC采样位数、电路成本、功耗等。对此,提出了一种基于前馈控制的自适应极化噪声抵消方案,设计了相应的信号调理电路,通过硬件电路实时提取和抵消极化噪声,极大地提高了电极输出信号信噪比。通过试验,验证了该方案不但能有效滤除极化噪声,而且能提高信号调理电路的放大倍数、减少ADC的采样位数、减少电路的成本和功耗。

水下天线自适应噪声抵消系统仿真

自适应噪声抵消技术在通信领域有着重要作用。水下天线受噪声的影响,导致通信信号信噪比下降,必须采取有效的噪声抑制方法,否则会影响系统的接收性能。文章介绍了自适应滤波器的基本原理,为了将信号较好地提取出来,对相应的自适应噪声处理技术进行了仿真,验证了抑制或衰减噪声干扰的效果,提高了信号传递和接收的信噪比质量。