基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究

在信号处理的研究中,自适应噪声抵消技术广泛地应用于通信、控制等领域,LMS是最常用的自适应算法,若信号通道结构比较复杂或存在非线性时,自适应滤波器的长度会增加,造成稳态失调、收敛速度降低,影响系统的性能.由于神经网络经过训练后可以很好地逼近非线性函数,因此对于平稳信号输入,采用BP神经网络构成自适应滤波器可以提高系统的抵消性能.根据神经元网络的自适应噪声抵消系统原理,通过仿真实验研究了在不同输入信噪比、不同通道函数、不同输入信号条件下系统的噪声抵消性能.实验表明BP方法噪声抵消效果显著,信噪比增益高.     

电磁流量计应用中的信号基准与直流噪声

电磁流量计的流量信号是以流体为基准的。正确拾取基准电位，关系到流量计能否稳定、可靠、准确地进行流量测量，电解质流体与金属管道和测量电极存在电化学作用，总会有直流极化电压在其上产生。分析了直流极化电压作为噪声，影响信号基准电位的原因，试图为使用提供解决直流极化电压引起漂移问题的办法。     

基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究与实现

自适应噪声抵消技术是自适应滤波器最普遍的应用之一,它是一种在未知信号和噪声的先验知识条件下,能够很好地消除背景噪声影响的信号处理技术,具有很高的应用价值;但是,在很多情况下,噪声环境非常复杂,往往是非线性的,而目前所使用的自适应滤波器均属线性滤波器,滤波后会使原始信号产生失真;由于神经网络具有非线性等优点,可以很好的逼近非线性函数,所以提出了基于神经网络的自适应噪声抵消器;仿真结果表明,该方法可以效地实现噪声的抵消;最后提出应用DSP实现语音信号自适应噪声抵消的具体方案。     

电磁流量计信号调理和激磁方法研究

电磁流量计在信号调理过程中会出现信号失真、干扰信号被放大的问题,并且仪表测量误差也会随运行时间的增加而变大.为了解决这些问题,本文提出了基波平均值的信号调理方法和间歇激磁方法,检定结果表明了该种方法的有效性.     

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.     

恒磁式电磁流量计极化电压控制方法的研究

本文介绍了一种动态跟踪反馈控制极化电压的实现方法,并分析推导了该方法的测量原理.设计出低功耗测量电路,编写基于Microchip单片机的软件程序.通过和已经标定好的电磁流量计进行比对测量,从理论和实验两方面都证实了电磁流量计采用恒磁励磁的方法的可行性.     

自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现

本文简述了自适应滤波的基本原理,并给出了自适应滤波噪声抵消的一般系统模型,重点研究了LMS自适应算法。完成了在MATALB下的仿真,并通过设置不同参数,对其性能做了分析。     

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。     

过程检测控制系统中的自适应噪声抵消法

文中分析了经典LMS噪声抵消法的局限性,讨论了过程检测系统信号和噪声的一般模型,并针对强噪声情况,提出了一种可行的噪声抵消法——基于建立相关模型的方法,该方法是利用自适应横向滤波算法。     

自适应噪声抵消技术的应用研究与仿真

从噪声中分离有用信号是信号处理领域一个非常重要的课题.传统的滤波方法对于淹没于强干扰噪声背景下的有用信号提取已经不适用,而自适应滤波技术以其原理清楚,可实现性强而具有很强的应用价值.随着自适应技术的发展,自适应本舰噪声抵消技术已成为舰载声纳的信号处理技术中重要的研究课题之一.通过对自适应噪声抵消器原理的研究,结合舰载声纳信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术从舰载声呐在本舰强噪声干扰背景下提取有用信号的技术,并运用MATLAB进行了仿真试验.仿真结果表明自适应噪声抵消技术可以有效抵消本舰发出的强噪声,从而抑制本舰噪声对舰载声呐的干扰.     

用于SPR检测的自消噪光电二极管阵列驱动电路

以检测SPR现象为目的,设计了一种新型的具有自消噪功能的光电二极管阵列驱动电路.该电路可以精确检测矩形区域内的光强分布,从而确定SPR共振角.电路选用滨松光子学株式会社(Hamamatsu)生产的S3903-1024Q型光电二极管阵列线性图像传感器作为光电转换器件,并以改进型电流积分方式进行驱动,可以根据检测环境的噪声...     

基于自适应神经模糊推理系统的噪声消除方法

针对信号处理领域噪声消除的实际问题,提出了一种基于模糊推理的自适应神经网络控制方法.通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对非线性系统的结构和参数进行辨识与自学习,采用混合学习算法,对前向参数和结论参数分别辨识,在提高精度的同时可加快训练收敛的速度,使控制系统具有良好动静态性和鲁棒性,实现了消除通信系统中噪声的目标,最后对基于ANFIS的噪声消除系统进行了建模和仿真,并与自适应神经网络滤波方法的结果对比,其结果证明了该方法的有效性.     

基于DSP的自适应有源噪声控制实验系统

自适应有源噪声控制是有源噪声控制与自适应算法的融合,重点研究了自适应控制器及最小均方算法。采用数字信号处理器为核心,设计自适应有源噪声控制实验系统,实现了对噪声的有源控制实验,获得了理想的降噪效果。