基于噪声先验知识的LMS自适应噪声对消法的水声微弱信号提取

讲述了LMS自适应噪声对消法的数学原理,设计了一种基于噪声参考信号的噪声对消原理结构图,并对初步提取的信号做Fourier变换,设计合理的系数阈值经行滤波,Fourier逆变换的信号与理想信号做性能对比.仿真实验表明:基于噪声参考信号的噪声对消算法呈现出滤波阶数少,收敛速度快,精度良好,提取信号效果良好等优点.汾河二库湖试测试实验结果也验证了该算法具有良好的高效性和实用性.

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

许多时变步长（ＶＳＳ）自适应算法已经提出用来完善标准ＬＭＳ算法的性能，但实验表明这些算法容易受噪声干扰。本文介绍了一种新的变步长ＬＭＳ自适应算法，这种算法保证了较小的失调，同时使算法在自适应初始阶段有较快的收敛速度。该算法的优越性在于它不受已经存在的不相关噪声的干扰。本文对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，并将该算法应用于自适应噪声对消的仿真实验中，给出了计算机的仿真结果。

新的变步长LMS算法及其在自适应噪声对消中的应用

介绍了一种基于均方误差估计的新变步长LMS自适应滤波算法。与传统的LMS算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态失调。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中,给出了计算机仿真结果,仿真结果与理论分析一致,证明了新算法的优越性。

基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,通过对自适应系统的深入研究,实验得出同一信号不同噪声强度下的最佳步长,并运用于噪声对消。文中主要研究如何消除输入中掺杂的噪声干扰,并且对不同的情况做了深入的研究,同时研究了对于重复语音输入信号下的噪声对消。通过研究信噪比数值分析重复语音信号下的噪声对消情况,得出重复语音信号对噪声对消质量的最佳提升与噪声倍数有正相关的关系。

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。

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。

基于改进LMS算法的引信自适应去噪声研究

为解决引信信号处理系统中信号噪声消除问题,设计了一种基于改进LMS算法的自适应噪声对消系统。传统固定步长LMS算法存在收敛速度和稳态失调的矛盾,改进的算法是基于双曲余弦函数,当外部参数改变,滤波器的步长因子也随之变化,从而提高消除器的去噪效果。理论分析和仿真结果表明,基于改进的LMS算法自适应噪声消除器可以消除杂波信号,提高滤波器的收敛速度和稳态性能,更好地获得输出信噪比。

变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

介绍了一种新的变步长 L MS自适应滤波算法。该算法具有较快的收敛速度和较小的失调 ,并且他不受已经存在的不相关噪声的干扰。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中 ,给出了计算机仿真结果 。

改进的变步长LMS自适应算法及其应用

在对一些变步长LMS算法分析的基础上,通过改变步长公式中平方根运算范围,提出了一种改进的变步长LMS算法,并进行了稳定性分析.该算法比固定步长算法收敛速度快,稳定性好;与同类型复杂度其他算法相比,具有较快的收敛速度.将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真,计算机仿真证明该算法的理论分析.

一种新的变步长LMS算法在通信对消技术的应用

本文通过分析几种变步长LMS算法,结合VSS-NLMS算发和NLMS算法的优点,采用符号函数降低原有算法的计算复杂度,对变步长参数进行调整,提出了一种改进的变步长LMS算法,通过仿真验证,新提出的算法在收敛速度和稳态误差上也有一定优点,具有工程实际意义。

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。

一种改进的LMS算法及其在自适应消噪中的应用

介绍了一种改进的LMS自适应滤波算法及其在自适应噪声对消中的应用。该算法利用误差信号的相关值去调节步长,解决了算法收敛时间与稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它同时实现了均方误差小和收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析是一致的。

瞬变电磁法中消除工频噪声的自适应滤波器研究(英文)

在存在工频干扰的地区开展瞬变电磁法(TEM)工作时,工频干扰的强度通常很大,它的存在会使得反映地电异常的有用信号受到严重畸变,压制或去除工频干扰是数据预处理工作中的一项基础工作。针对这一问题,笔者设计了一种由可编程滤波器和自适应算法组成的具有自动调整滤波参数的滤波器。在进行滤波运算时,采用最小均方误差(LMS)算法不断地对滤波因子进行自动调节,使它们适应输入信号的相关特性,从而获得良好的滤波效果。理论数值模型和实际野外数据的验算表明,文中所设计的自适应滤波器具有很好的工频滤波效果。

自适应滤波器在噪声对消中的应用

论述了自适应滤波器及LMS算法的工作原理,介绍了其在噪声对消方面的应用,并用MATLAB进行了仿真验证,结果表明该方法具有较好的消噪效果。

一种基于变步长LMS算法的语音增强方法

LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用,但这种方法具有收敛速度慢,对非平稳环境敏感性强,步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点。为了改善非平稳条件下FIR自适应滤波器的性能,文章介绍了一种变步长的LMS算法,这种算法迭代过程中步长在规定的上下限内是关于信噪比的递减函数,用于自适应噪声对消器中去除含噪语音信号中的加性噪声,以解决固定LMS算法中跟踪速度和失调的矛盾。对不同信噪比的含噪语音信号去噪,仿真结果证明该方法优于NLMS(NormalizedLeastMeanSquare)算法,在提高收敛速度的情况下减小了剩余均方误差和失调,但需增加少量的运算量。

一种低频有色噪声的自适应对消模型

文中讨论了使用自适应噪声对消抵制有色噪声的原理、特点，提出了在特定情况下 一种改进的对消模型及其原理，并结合ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅｓ）和ＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）滤波器的实现，给出了计算实例。

基于LMS算法的粉尘静电信号处理

基于课题组自主研发的颗粒物检测系统,根据静电感应的原理获得了大量含有随机噪声的粉尘信号。采用自适应噪声对消的方法对粉尘静电感应信号进行提取,并提出一种新的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)自适应算法来修改滤波器系数。引入新的步长因子和误差的非线性关系,使算法具有更好的稳态性能,对新算法的机理和参数进行深入分析,更好地提高了低信噪比下算法的收敛速率并保证了稳态时的性能。将该算法用于粉尘静电感应信号的滤波处理,仿真结果证明该算法能很好地滤除随机噪声。

自适应噪声对消在抑制振动干扰中的应用

现实生活中存在大量非平稳随机振动干扰信号,将它们从有用信号中滤除具有十分重要的意义。介绍自适应信号的处理方法及其在抑制振动信号中的应用,并采用自适应噪声对消处理的方法对振动干扰进行对消处理。用MATLAB进行仿真验证的结果表明:自适应噪声对消在处理因振动干扰而产生的非平稳随机信号时,具有可行性,消噪效果较好。

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。

分数维约束下的自适应对消技术研究

介绍了自适应对消技术的基本原理,分析了自适应对消技术的优缺点,针对一些缺点提出了相应的改进方法。由于常规自适应对消技术是通过迭代技术实现的,需要迭代一定次数后才能确定最佳参数,所以在信号起始位置和有效信号尾部收敛效果不好,从而影响滤波效果。引入hausdorff维数来约束地震信号,首先求取原始地震信号的hausdorff维数谱,利用有效信号与随机噪音维数的不同,将有效信号以外的随机噪音滤除,并将自适应对消中的参考噪声对应位置的随机噪音去除;然后将更新后的地震信号和参考噪声进行自适应滤波,从而得到一个优化的自适应对消滤波器。