基于自适应噪声抵消与小波滤波的GPS监测误差分析

对GPS载波相位测量误差进行了理论分析和试验研究。根据噪声特征以及它们对载波相位测量结果的影响,提出了基于自适应噪声抵消与小波滤波相结合的GPS噪声抑止方法。对具有强相关特性的多路径误差采用自适应噪声抵消方法,而对于不相关的高频噪声则通过合理选择小波分解层数对信号进行分解,对作用阈值后的小波系数进行重构,得到最后的变形信号。实测数据分析表明,该方法能有效地削弱多路径效应及测量随机噪声,较用单一方法对GPS数据进行消噪处理有较大的优越性。

基于噪声白化准则的自适应噪声抵消方法

提高泄漏检测信号的信噪比是提高管道泄漏检测定位性能的重要途径,针对泄漏检测定位的工程实际提出一种新的噪声抑制方法,基于噪声白化准则的自适应噪声抵消方法。用噪声白化准则控制检测信号的线性预测,提取出与干扰噪声相关、与泄漏信号不相关的信号作为自适应噪声抵消器的参考输入,这样能够有效抵消泄漏检测信号中自相关长度小于泄漏信号自相关长度的干扰噪声。实验结果和实际应用表明,该方法能有效抑制泄漏检测信号中的干扰噪声。

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.

基于阵列抗串扰自适应噪声抵消的语音增强

本文提出了一种针对阵列交叉串扰信号的自适应噪声抵消方法 ,并将其用于麦克风阵语音增强 .该方法仅使用两级滤波系统 ,计算量小 ,稳定性好 ,且对麦克风阵的几何结构及噪声类型均没有严格限制 .试验表明 ,该方法消噪量大 ,对语音损伤小 ,语音增强效果显著 ,适用于多种噪声环境并易于实时实现 .

基于DCT变换的变步长LMS自适应噪声抵消算法

为了提高LMS算法进行自适应噪声抵消时的综合性能,从语音信号自身的相关性出发,提出一种基于DCT变换的变步长LMS算法.该算法融合了归一化DCT-LMS算法与变步长LMS算法的优点.充分发挥了DCT变换的去相关能力和变步长算法的快速收敛效果.仿真结果表明,该算法与传统LMS算法、NLMS算法等相比具有更快的收敛速度和更小的稳态失调误差,同时计算量与NLMS相当,可实现性良好,能很好地应用于自适应噪声抵消系统.

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。

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。

基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究

介绍了自适应噪声抵消系统的原理和LMS算法,并给出了基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真图。通过分析仿真结果表明基于LMS算法的自适应噪声抵消技术可以有效的抵消正弦干扰信号,这样在语音信号处理中就能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的。

抗非线性交叉串扰自适应噪声抵消的神经网络方法

文中对于具有非线性交叉串扰的自适应噪声抵消问题，给出了一种用神经网络来解决的方法，并以仿真实验的结果说明了方法的有效性。

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。

自适应噪声抵消技术的仿真与应用研究

从有用信号中剔除噪声是信号处理中一个重要研究课题。在金属矿区进行地震勘探数据采集时,经常会受到矿区内机械设备的强噪声干扰,常规的滤波方法对于淹没在强机器噪声下的有效地震信号的提取已经不适用,而随着计算机和信号处理技术的发展,自适应噪声抵消技术已广泛的应用于各个领域。通过对自适应噪声抵消器原理的研究,结合地震数据信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术来消除机器噪声。针对基于NLMS算法的常规技术存在的不足,提出了一种改进的算法,并运用MATLAB进行仿真试验,仿真结果表明自适应噪声抵消技术可以有效抵消机器噪声的干扰,大大提高地震资料的信噪比,使有效地震信号失真小。

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。

自适应噪声抵消系统的设计与性能仿真

LabVIEW作为一种图形化虚拟仪器编程语言,其在信号的生成、分析和处理上优势明显。利用其可以设计虚拟的自适应噪声抵消系统,从而可以应用于实际工程中对噪声抵消性能的测试验证。本文针对强噪声背景下有用信号的提取问题,介绍了自适应噪声抵消的原理,并对3种基本自适应滤波算法的步骤与流程进行了阐述。基于LabVIEW图形化虚拟仪器编程语言设计了虚拟自适应噪声抵消系统,系统结构简单,人机交互界面较好。在该系统下以3种自适应滤波算法为例仿真验证了的噪声抵消的性能,结果表明,3种自适应滤波算法的滤波性能与实际分析相符,验证了所设计系统的有效性和正确性。

基于自适应噪声抵消的源识别及其相关性研究

对参考输入相关的ANC的基本原理进行推导,通过仿真,对参考输入的相关性和ANC结果精度的关系进行研究。仿真结果表明:在信号信噪比较高的情况下,典型的是弱宽带噪声背景上叠加强线谱情况,参考信号之间的相关性对ANC抵消结果没有太大的影响,水池试验证实了自适应抵消方法应用于计水下航行器源识别分析的可行性。

自适应噪声抵消技术中一种变步长的最小均方(LMS)算法研究

目的探求可应用于航天和航空领域的有效自适应噪声抵消算法。方法设计变步长的最小均方算法 (LMS算法 )实现自适应噪声抵消。通过估计输入信号信噪比确定迭代步长 ,从而自动调节自适应滤波器参数 ,直至获得被干扰语音的最优估计。结果当输入的含噪语音信噪比为 - 6dB、0dB、6dB时 ,降噪后输出信噪比分别为 1 8.2dB、2 2 .1dB和 2 5 .2dB。结论该算法性能优于归一化LMS算法 ,可为今后自适应噪声抵消技术在航天和航空领域的应用提供依据。

基于自适应噪声抵消的MIMO-OFDM信道估计

对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法。该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解(SVD)的MMSE低阶近似方法中。仿真结果表明,利用此方法有效地抑制了噪声的影响,其系统性能优于利用最小二乘方法所获得的系统性能。

一种基于神经元的自适应噪声抵消法及应用

基于噪声抵消技术 ,提出了用噪声基函数和神经元自适应重构噪声 ,用于噪声抵消 并按此法应用于电网中谐波电流的自适应检测

自适应噪声抵消技术在地震资料处理中的应用

在矿区、厂区等特殊环境进行地震数据采集时,经常会受到机械设备的强噪声干扰及工频干扰。常规消除工频干扰的滤波方法会伤害有效信息,并且对频带较宽的机器噪声亦不适用。通过对地震数据信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术来消除工频干扰、机器噪声。针对常规技术存在的不足,提出了一种改进的算法,仿真试验和实际资料的处理结果表明改进算法可以有效抵消地震记录中的工频干扰和机器噪声,大大提高地震资料的信噪比,并且有效地震信号失真小,结果令人满意。

两种自适应噪声抵消算法的性能仿真

介绍了自适应噪声抵消系统及其核心部分—自适应滤波器的基本原理和常见算法,并采用LMS、NLMS算法在Matlab平台中进行了系统消噪性能的仿真对比,讨论了不同参数设定对系统性能的影响。结果表明,当其他条件不变时,所选用步长或者滤波器阶数的增加,会造成滤波器自适应学习时间加长,失调系数变大,消噪性能趋于恶化;对于有色噪声的消除,NLMS算法有明显优势和效果,而LMS算法则存在梯度噪声被放大、失真度高等问题。

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。