基于箕舌线的变步长LMS自适应算法

通过建立步长因子μ与误差信号 e之间的非线性关系 ,提出一种新的基于箕舌线的变步长 LMS算法 ,并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长 LMS算法计算量小、稳定性较好、简单、易于实时处理等优点外 ,计算机仿真结果表明 ,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于 SVSLMS算法和 NLMS算法 ,且不需进行指数运算 ,计算复杂度低于 SVSLMS算法 ,用于通信降噪取得了较好的效果。

LMS算法在非接触生命参数信号检测中的消噪应用

利用雷达式非接触检测系统可检测到生命参数信号(呼吸、心动等信号)。针对呼吸、心动信号频谱有重叠的特征,采用自适应LMS算法对信号进行相关噪声抵消处理,从而获取较为理想的心动信号。实验研究分析及实测结果表明该算法简易、实用。

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。

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.

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 .

改进的变步长LMS自适应滤波算法及仿真

通过分析变步长自适应滤波算法,建立步长和误差信号之间的非线性关系,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢变化的特性,滤波效果更好。

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LMS自适应噪声对消法的激光液位测量信号波动抑制研究

针对激光液位检测中的信号波动问题,提出了一种采用LMS自适应噪声对消法抑制噪声的信号滤波方法,该方法采用数字高通滤波器获取自适应噪声对消器参考通道的信号。论述了自适应滤波器噪声对消的工作原理、LMS算法以及Butterworth数字高通IIR滤波器的设计方法,给出了整个噪声对消系统的原理图。仿真和实验结果表明,该噪声对消法在保证实际测量信号相位不变的情况下对液位测量信号的波动影响具有明显的消除和抑制作用。

基于LMS算法自适应噪声抵消器的分析研究

自适应信号处理的理论和技术已经成为人们常用的语音去噪技术,而Matlab为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行消噪处理。通过介绍自适应滤波器原理,在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,并对LMS自适应算法进行了分析,用Matlab对其进行了仿真和实现。

基于变步长LMS的雷达信号干扰抑制

为提高雷达系统在压制性干扰环境下目标检测能力,对自适应噪声对消系统及LMS滤波算法进行分析,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用类Sigmoid函数调节步长,具有在稳态误差e(n)接近零时缓慢变化的特点,并提高了收敛速度。将该算法应用到雷达自适应干扰对消系统,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,提出的算法有快速的收敛速度和跟踪速度,以及较小的稳态误差,在SNR=-5 dB时仍然有较好的噪声抑制效果。

一种应用于自适应降噪的变步长LMS算法

通过建立步长因子μ与误差信号е之间的非线性关系,提出一种改进的变步长LMS算法,并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性好、简单、易于实时处理等优点外,理论分析及计算机仿真结果表明,其收敛速度及稳定性优于SVSLMS算法,且不需要进行指数运算,计算复杂度低于SVSLMS算法,用于通信降噪取得了较好的效果。

基于分式函数的新变步长LMS算法

为了解决传统LMS算法在稳态误差和收敛速度之间的矛盾,提出了一种基于分式函数的新型变步长LMS算法(简称VXLMS算法)。因为新型变步长函数不包含指数运算,所以降低了运算量,加快了算法的收敛速度,同时也提高了数据跳变时的跟踪性能。在VXLMS算法收敛的条件下,通过理论推导确定了该变步长函数的参数取值范围,然后通过取不同参数值分析对算法性能的影响,选出最优参数值进行仿真分析。仿真结果表明:相同仿真条件下提出的VXLMS算法相对于VSSLMS算法和SVSLMS算法稳态误差更低、收敛速度更快,即说明提出的小计算量新变步长函数,通过调整步长因子使权向量快速达到最优,进而使VXLMS算法具有更好的收敛性、稳定性以及鲁棒性。

基于LMS算法的自适应语音除噪性能研究

语音除噪是自适应信号处理研究的重点,通过利用matlab分别实现了基于时域定步长LMS算法、时域变步长LMS算法、基于FFT技术的LMS频域快速算法(FLMS)的自适应语音除噪仿真,并成功应用到带噪语音信号除噪方面。经实验表明,时域变步长LMS算法比时域定步长LMS算法的改善性噪比高1dB左右,与FLMS算法除噪性能相当,但FLMS算法的速度明显快于传统时域算法,而具体时间比的大小与总的样本数目有相关联系。

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。

基于分段式变步长截断误差LMS算法的心率信号提取

自适应滤波对于心率信号这类非平稳随机信号处理是一种有效的方法。提出了一种分段式变步长截断误差LM S算法,采用自回归预测滤波器估计出通过超声多普勒传感器采集到的心率信号中的噪声,用它作为自适应噪声抵消系统中的参考信号,其结果是抵消了主输入通道中的部分噪声,使信噪比提高了36个dB左右,实现了心率信号的提取。

基于LMS算法的混合干扰对消模块的设计与分析

为了解决无线通信中多类型混合干扰问题,利用LMS算法设计和仿真了混合干扰对消模块;首先对LMS自适应噪声干扰对消原理和周期性干扰分离原理进行了阐述和分析,通过分析可知自适应对消器的对消效果与LMS自适应算法阶数、步长的选取密切相关,而输入信号的自相关矩阵直接决定LMS参数的设置,不同类型的干扰差异较大;然后对混合干扰对消模块进行了建模,证明了所设计模块的可行性和有效性;最后,在不同信干噪比(SINR)下分析了所设计模块的性能,得出混合干扰对消模块在低信干噪比时性能好于高信干噪比时的结论。

改进的LMS算法在噪声对消中的应用

针对最小均方误差(Least Mean Squares,LMS)算法收敛速度和稳态失调之间的矛盾,在已有算法的基础上进行3个方面改进:利用误差信号自相关性对不相关噪声进行抑制、将步长设置为先固定后自适应,提高算法的收敛速度、减小稳态误差;调节步长因子中固定的参数,使其伴随步长变化进行调节,进一步减小稳态误差。将已有算法与改进算法同时用于Matlab仿真实验,仿真结果表明,新算法具有更快收敛速度、更小稳态误差和良好的消噪能力。

基于模糊LMS算法的自适应噪声消除器

为了有效解决数字语音通信系统中语音信号的噪声消除问题,设计了一种基于模糊LMS算法的自适应噪声消除器。基于LMS算法的收敛性能及系统失调量均受步长因子影响的特点而采用模糊LMS算法,使噪声消除器的步长因子能够随外部参数的变化而改变,提高噪声消除器的去噪效果。用MATLAB分别对LMS算法和模糊LMS算法进行仿真。仿真结果表明:模糊LMS算法自适应噪声消除器能够有效滤除噪声,恢复语音信号,提高自适应滤波器的收敛速度和检测精度。

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LMS自应滤波的噪声抵消

研究并给出实现基于LMS自适应滤波进行噪声抵消的方法，讨论了LMS自适应滤波的一些基本概念，同时阐述从窄带信号中滤除宽带干扰的基本原理，并提供了上述算法的计算机仿真结果．