带有噪声相关性的自适应噪声抵消系统仿真研究

本文为了在语音信号处理中能消除含噪语音信号中的背景噪音,采用自适应信号处理的理论和技术来达到提高语音信号质量的目的。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,研究了LMS自适应滤波算法,并对LMS自适应算法进行了分析。同时为了使输入的参考信号与噪声相关,加入分离周期信号与带有窄带干扰抑制的宽带信号。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地抵消正弦干扰信号,同时加入宽带信号中的周期性噪声,在没有另外的与噪声相关的参考信号的情况下,可以使用自适应噪声抵消系统来消除这种同期性干扰噪声。     

平稳环境下LMS算法优化分析及其FPGA实现

高速自适应滤波器的设计及其现场可编程门阵列（FPGA）实现一直是信号处理领域研究的热点。普通最小均方误差算法（LMS）自适应滤波器运行速度受到计算滤波输出和系数更新时间限制,制约了其信号处理的速度。对于平稳环境,通过对自适应滤波器系数更新方程进行前瞻和松弛近似,对LMS自适应算法进行了优化分析,得到了一种改进的LMS自适应滤波器结构。利用DSP Builder工具建立了四阶改进结构的LMS自适应滤波器模型并进行了一系列的仿真,结合多种电子设计自动化（EDA）工具,最终在EP2C35型FPGA上得到了最高响应速度60.07 MHz的高速自适应滤波器。结果表明,改进的LMS自适应滤波器速度较一般结构滤波器快,但耗费了较多逻辑资源。     

一种新的自适应FIR滤波器并行处理结构

自适应滤波技术具有自适应调节权值的优点 ,能够适应相对复杂的信号环境 ,从而被广泛地应用于各种信号处理领域。如何提高速度以满足信号处理的高效性、实时性 ,一直是人们研究的重点和热点。而并行处理技术作为高速实时信号处理领域的主要技术 ,越来越受到重视。借助 PI(Pipelining/ Interleaving)技术提出了一种自适应 FIR滤波器的并行结构 ,大大简化了原并行结构的复杂度 ,从而得到更易于实现的并行算法     

神经网络的自适应信号处理

信号处理是通信与信息学科中的一个重要研究领域。讨论了基于神经网络的自适应信号处理,并提出了一种用于优化滤波器的神经网络构造方法。利用Matlab的Simulink仿真器对其进行系统仿真,仿真结果和理论分析相一致,证实了神经网络应用于信号处理有着相当大的应用前景。     

低频段自适应梳状滤波器的研制

滤波器电路是信号处理系统中的重要器件，自适应梳状滤波器是滤波器本身根据输入信号选择滤波器通路的一种电路，它大大减小了滤波器的带通宽度，降低了器件噪声，提高了信号接收器的精度。该文中设计的自适应梳状滤波器是由六波段滤波器组成，接收信号的频率为3kHz～120kHz，降噪范围是单一滤波器的1／6～1／5。     

信号处理技术的若干进展(国内)

本文着重介绍我国在信号处理领域中有关的若干专题的研究进展。这些专题包括离散变换,谱估计理论,空间谱估计,自适应滤波算法和数字滤波器。文中对数字信号处理硬件设计方面的进展亦做了介绍;同时就信号处理在语声处理、文字识别、图像处理和计算机视觉方面的应用成果也做了概要的说明。     

一种改进的NLMS自适应滤波器的FPGA实现

针对当前广泛应用的自适应滤波器,提出了一种改进的变步长NLMS自适应算法,在不增加计算复杂度的条件下获得了更好的收敛速度。在硬件实现过程中,利用FPGA并行处理的特点,采用自上而下的设计方法和流水线设计技术,获得了较好的滤波效果和较快的处理速度,完全满足自适应信号处理领域中实时性的要求。     

设计自适应线性相位滤波器的最小二乘法

在许多应用中,我们希望使用具有线性相位特性的滤波器。本文介绍一种自适应信号处理的这类滤波器的设计方法,推导了调整自适应线性相位滤波器系数的几种最小二乘法。已表明,如果我们要求线性相位特性,更自然的应选择平滑滤波器,而不选择通常所使用的预测滤波器。     

自适应滤波器并行实现

并行处理是高速实时信号处理领域研究的主要技术,随着信号处理技术的发展,并行处理技术越来越受到人们的重视。本文通过对数字信号进行多项式并行表示,提出了自适应有限冲激响应（ＦＩＲ）滤波器并行实现的几种新方法。作者对这些方法进行了性能分析和比较,狄得了一些有意义的结论。     

基于MATLAB的自适应数字滤波算法设计与实现

针对输入信号的统计特性是未知的情况,详细讨论了对特性未知信号的软件滤波,详细介绍了自适应滤波算法和自适应滤波器。针对各种干扰的不同,利用MATLAB软件设计了易于硬件实现的自适应滤波器。通过自适应滤波,各控制单元在模拟信号处理及信号接收传播上拥有更高的可靠性和适应性。     

自适应滤波器LMS算法的DSP实现

滤波器在数字信号处理中有着广泛的应用,针对常规滤波器因具有固定的滤波器系数,对某些信号处理系统不能实现最优滤波,设计了一种自适应滤波器及实现的软件算法,并通过DSP得到验证。结果表明该滤波器实现方法简单、不依赖模型,具有较强的稳健性。     

利用数字信号处理改进NTSC和PAL系统的图象质量

一、引言致力于提高现有电视制式的指标方面的研究和开发一直在进行着。采用帧存储器的场间信号处理能较好地适应电视信号的自然特性,并能在不久的将来得到普及。然而,还存在有下面几个实际问题:电路庞大;高得使人无法购买的价格;没有用动态自适应算法等。经过我们的努力,克服了上述问题,采用场内信号处理制成了自适应Y/C分离用数字滤波器和自适应轮廓补偿数字滤波器,这两个滤波器能根据图象内容选择滤波器的特性并且能共享一个普通的二行存储器,其硬件成本很便宜。     

一种基于开关电容的可配置多模滤波器

设计了一种基于开关电容的可配置多模滤波器,由模拟信号处理模块、数字控制模块和参考电压电流源组成;通过数字控制模块配置滤波器工作在旁路、低通、带通、自适应工作状态,同时实现低通滤波器截止频率和带通滤波器中心频率可调;自适应滤波器截止频率和中心频率能准确跟随输入信号主频率.整个电路基于SMIC 0.18μm CMOS工艺实...     

一种舰载雷达自适应信号处理方法的探讨

本文介绍了一种用高速ＤＳＰ芯片实现的舰载雷达自适应信号处理的新方法。该方法采用查表的方式实现舰速补偿，用ＦＩＲ滤波器实现窄带滤波器组。通过调整ＦＩＲ滤波器的系数即可使系统适应各种不同的杂波，大大提高了系统的灵活性和可编程性。在器件方面用ＩＭＯＳ公司生产的高速可级联型横向滤波器ＩＭＳ－Ａ１００作ＦＦＴ，ＴＭＳ３２０Ｃ２Ｓ作控制器，从而在很大程度上提高了信号处理的速度。本文还介绍了Ａ１００的系统结构和开发系统。     

自适应滤波器的算法研究及DSP仿真实现

随着DSP技术的高速发展,人们对信号处理的实时性、准确性和灵活性的要求越来越高,DSP技术在信号处理中的地位也越来越重要.自适应滤波器是一种复杂的算法,设计它是为了在均衡信道,抵消回波,增强谱线,抑制噪声等方面有所应用.而自适应滤波器的实现主要采用最小均方误差算法完成.自适应算法通过调整滤波器系数来实现可以更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波.     

基于DSP的自适应噪声消除

将基于DSP的自适应滤波器用于通信系统,利用自适应滤波器的通带始终和输入信号频带宽度自适应相匹配的特点,实现通信系统中的噪声消除.实践证明较好地实现了噪声消除,能够达到改善通信质量,增加通信距离的效果.     

一种基于XILINXIP核的并行架构内插滤波器实现

文章详细介绍了一种可应用于高速信号处理中的并行内插滤波器设计,涵盖了低通及带通内插滤波器的设计原理、多路并行滤波器设计方法以及基于XILINX FIR IP核的设计实现,在高速数据信号处理领域有一定的借鉴价值。     

基于DSP5509A的自适应系统识别的实现

在数字信号处理中,自适应系统识别是处理一些未知系统的重要方法。文中在论述自适应滤波器的基本原理和LMS算法的基础上,阐述了自适应系统识别的实现原理。然后在DSP的集成开发环境下设计一个随机白噪声信号发生器,用来产生自适应滤波器和未知系统所需的测试数据。最后采用FIR滤波器作为待识别的未知系统,并利用TI公司的DSP TMS320VC5509A芯片实现了自适应系统识别。实验结果表明,该方法实现比较简单,且能达到信号处理的高精度和高效性。     

偏差补偿符号子带自适应滤波器

自适应滤波器在系统辨识、回声消除、信道均衡等领域获得了广泛应用.符号子带自适应滤波器（Sign Subband Adaptive Filter,SSAF）具有较强的抗脉冲干扰能力,但当输入信号受到噪声干扰时,其对未知系统系数向量的估计会产生偏差.为了解决上述问题,本文基于无偏估计准则,提出了一种偏差补偿符号子带自适应滤波器（Bias-Compensated Sign Subband Adaptive Filter,BC-SSAF）.为了解决定步长自适应滤波器需要在收敛速度和稳态失调之间进行折中的问题,本文采用随机梯度法来更新正则化参数,提出了变正则化参数偏差补偿符号子带自适应滤波器（Variable Regularization Bias-Compensated Sign Subband Adaptive Filter,VR-BC-SSAF）.仿真结果验证了BC-SSAF和VR-BC-SSAF性能的优越性.     

自适应信号处理技术的应用

自适应信号处理技术在雷达、通信、声纳、图像处理、计算机视觉、地震勘探、生物医学、振动工程等领域有着极其重要的应用。目前这门新学科仍在继续向纵深方向迅速发展,特别是盲自适应信号处理和利用神经网络进行的非线性自适应信号处理。对于实现智能信息处理系统有很好的应用前景。介绍了自适应信号处理技术在滤波、系统辨识、自适应均衡、回波抵消、谱估计、谱线增强、自适应波束形成等方面的应用,并介绍了其发展前景。