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。     

一种改进的抗干扰自适应算法及其在变压器有源噪声控制中的应用

在电力变压器有源降噪系统实际运行时,声传感器采集的参考信号和误差信号可能存在冲击干扰,当采用传统的滤波最小均方(filtered-x least mean square,Fx LMS)算法对控制器的参数自适应更新时,控制器易受冲击性干扰的影响而出现振荡甚至是发散。为了抑制冲击性干扰对控制器的影响,提出了归一化滤波语音压缩?律变换的最小均方(normalized filtered-x?law mean square,NFx?LMS)算法。该算法采用经语音压缩?律函数变换后的误差信号的均方作为代价函数,并对参考信号做归一化处理以提高算法鲁棒性。算法可以根据不同声场环境的初级噪声特点选取不同的压缩系数以提高算法的实用性。仿真显示,在冲击性干扰的环境下,论文提出的算法表现出很好的鲁棒性和收敛效果。     

基于LMS的语音信号去噪算法

语音是人们进行思维沟通交流的主要桥梁,语音通信处理在现实环境下会受到各种各样的干扰,从受干扰的语音中尽可能地去除噪声,提高语音质量,是目前现代信号处理领域中至关重要的技术之一。引入了LMS自适应滤波法,并提出了变步长的LMS,同时实现了小波阈值降噪和LMS结合的自适应噪声对消。并选用不同的男声和女声语音,录制真实环境下的非平稳噪声,仿真实验表明小波阈值结合LMS的噪声对消法去噪性能最好,大幅提高了信噪比,改善了语音质量。     

基于BP网络的语音信号自适应噪声抵消系统控制与研究

在信号的处理研究中,自适应噪声抵消技术被广泛的应用于通信、控制等领域,LMS算法是最常见的自适应算法。但是信号通道结构比较的复杂或者存在非线性和多噪声通道交叉串扰时,传统自适应滤波器的设计和使用就有很大的局限性。本文中的自适应噪声抵消设计思路,在基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向人工神经网络进行分析基础上,结合传统自适应噪声抵消系统基本原理,建立的基于BP算法的噪声抵消系统。由于神经网络能够克服传统自适应噪声抵消器无法解决的非线性问题,神经网络的自适应噪声抵消技术能够非常有效消除背景噪声。经过Matlab仿真,结果表明:采用BP网络设计的噪声抵消设计具有很好消除背景噪声的效果。     

一种模糊变步长自适应谐波检测算法

电力有源滤波器的成功应用依赖于精确的谐波电流检测技术。基于自适应干扰对消理论,提出一种基于模糊变步长推理的最小均方差（LMS）自适应谐波检测算法。通过分析影响LMS自适应谐波算法性能的不利因素,选取均方误差变化量和输入输出信号相关函数作为参量,建立模糊推理系统,自适应地调节算法的步长,实现谐波检测过程中,既能保证较快的动态响应速度和对噪声干扰的抑制,又能保持较高的检测精度,并通过计算机仿真及物理实验验证了该算法的有效性和可行性。     

基于RLS算法的自适应噪声抵消系统研究

介绍了一种基于RLS算法的自适应噪声对消系统,说明了噪声对消系统的原理以及RLS算法的步骤与流程。通过实例仿真,得到了基于RLS算法的自适应噪声抵消系统仿真图。分析仿真结果得出,在单频干扰与宽带噪声干扰两种情况下,RLS自适应滤波器都能很好地消除干扰得到有用信号。证实了在通信语音信号处理中,用基于RLS算法的自适应噪声对消系统可以消除语音噪声,提高语音通信的信号质量。     

基于LMS算法的智能天线波束形成技术的研究

在对智能天线波束形成相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,并借用Matlab仿真平台,研究信号进入阵列以后,利用LMS算法对信号的幅度和相位进行调整加权求和,使输出的信号达到最优效果。并且分析了程序设计参数中的阵元个数、波达方向的角度等对信号性能的影响,使信号的收敛程度达到最佳。通过仿真可以看出LMS算法计算量小,可以达到较好的滤波效果,很好的抑制干扰,容易实现。     

基于甚高频的语音增强算法研究

甚高频通信在民航中有广泛应用,但是它极易受到各种噪声的干扰,传统方法去噪效果差且没有消除固有干扰,提出了一种基于小波分析的自适应卡尔曼滤波算法。该算法在小波分析中提出了新阈值函数,在自适应卡尔曼滤波算法中增加了调节窗口长度的自适应因子,以此来调节滤波增益,可以有效地避免滤波发散。随机选择了某一时段4种不同频率的甚高频语音信号,并用提出的算法进行滤波处理,从信噪比、均方根误差、信号波形图和语谱图等方面进行分析。结果表明,该算法能够有效去除甚高频语音信号中的噪声,可以获得更高的信噪比和更小的均方根误差,进一步提升语音质量。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

基于自适应噪声消除理论,考虑电网负载电流低信噪比的特性,对传统的最小均方(LMS)算法进行改进,得到一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法.利用反馈误差信号的均值估计控制步长及权值的更新,当权值逐渐接近最佳值时,步长逐渐减小以保证较小的稳态误差,并有效降低不相关噪声信号的干扰.在权值迭代过程中加入动量,进一步提高系统的...     

基于LMS算法的自适应滤波器在海浪磁场噪声中的应用

针对海浪产生的磁场信号对海洋微弱磁信号检测影响较大的问题,利用Weaver理论建立海浪产生电磁场噪声模型作为研究对象,并通过基于最小均方（LMS）算法的自适应滤波器对探测磁场进行处理,能有效滤除海浪磁噪声,检测出微弱磁信号,达到了滤除海浪磁场噪声的目的。