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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. 相似文献
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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。 相似文献
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