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为了提高麦克风小阵的语音增强效果,将阵列抗串扰自适应噪声抵消(ACRANC)方法与波束形成(BF)方法相结合,提出了一种效果更好的小阵语音增强方法。首先,通过生成多个ACRANC子系统,获得多路增强语音信号;然后,通过所提的自适应模式控制(AMC)算法和延迟求和(DAS)波束形成方法进一步提高多路增强语音信号的增强效果。对提出的方法进行了计算复杂度估计,验证了所提方法可以通过普通芯片实时实现。实际环境下的实验结果也表明,所提方法的语音增强效果相较ACRANC方法有所提高,具有一定的优越性。 相似文献
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为了提高噪声消除的鲁棒性,传统的通用旁瓣消除器采用固定波束形成作为输出的系数约束自适应滤波器,采用CCAF的输出作为输入的标准约束自适应滤波器.此系统的跟踪性能随信号频率变化而改变,并且由于波束带宽的影响使得目标语音在低频发生畸变.采用优化波束形成方法来得到较宽的带宽,对输出进行后滤波处理来消除残余噪声.试验表明本方法可明显提高语音信噪比. 相似文献
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特征空间波束形成(ESB)算法为了得到信号子空间需要对采样协方差矩阵进行特征值分解,运算量十分巨大,这大大限制了其应用。为了减低ESB算法的运算量,利用有理子空间逼近的原理,提出一种不需要估计信号源个数的快速ESB算法。该方法利用一个介于信号和噪声特征值之间的分界值将特征空间分成两个子空间,并用矩阵幂乘和此分界值的有理式逼近这两个子空间的投影矩阵,将此投影矩阵代入到ESB算法的权值求解式中,在不降低性能的前提下,可大大提高波束形成的运算速度。计算机仿真验证了该算法的有效性,并分析了分界值取值方法的不同对子空间划分及波束形成性能的影响。 相似文献
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一种稳健的波束域自适应波束形成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在波束域算法中,针对波束域期望信号的指向误差落在波束主瓣边缘时波束性能严重恶化,采用波束域旋转矢量法的线性约束来改善波束域自适应算法的性能,同时为提高工程的实施性,减少算法的计算量,利用信号的特征值大于噪声的特征值这一理论,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,将求得的权矢量投影于改进的波束域的特征信号子空间,该算法在波束域中不但减少了计算量,而且使波束具有更好的信号比和稳健性。实验仿真验证了提出的改进波束域特征空间的稳健自适应算法的正确性和有效性,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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为了有效的抑制干扰和噪声,该文在近场定点波束形成算法的基础上,研究麦克风阵列输出距离图和方向图的优化,通过施加不同距离和方向的虚拟干扰,来压低距离图和方向图的旁瓣,干扰强度随给定位置旁瓣高度而自适应的调整,最终实现阵列对期望信号形成的波束图优化,计算机仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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《计算机应用》2014,(3)
针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类(MUSIC)空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。 相似文献
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基于ICA的周期性噪声消除算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了使问题有解,传统的独立分量分析算法对问题的条件有许多严格的限制,其中包括观测信号的个数不能小于源信号的个数等.在降噪等实际应用中,观测信号的个数可能无法满足这一条件,为了能够利用独立分量分析分离加性噪声,需要人工构造混合信号.基于周期性干扰表现的整体周期性,提出了一种构造混合信号的新算法.利用构造的混合信号进行独立分量分析,可以有效地消除周期性干扰,使目标信号的信噪比显著提高.即使在信噪比很低,目标信号几近被“淹没”的情况下,仍然能够较好地将其分离出来.该方法具有算法简单、运算速度快、算法效率高等特点.计算机仿真和实验结果都证明了算法的有效性. 相似文献
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在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。 相似文献
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针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。 相似文献
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传统的图像去噪算法往往仅对平稳或缓慢变化的噪声有效,且残留的图像噪声较大。对此,研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及它们的小波变换模极大值随尺度的变化大小不同,运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小,完成了图像去噪。实验结果表明,对峰值信噪比较低的图像,该方法去噪后峰值信噪比比传统方法的高,并且保留了较多的图像细节,同时对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。 相似文献
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关于波束形成器抑制噪声优化问题,在冲击噪声背景下,常规波束形成性能下降,影响通信效果。为解决上述问题,提出一种适用于任意未知统计特性的代数拖尾冲击噪声环境下的归一化的主分量求逆(N-PCI)算法。通过对输入信号进行无穷范数归一化,使变换信号的二阶统计量在代数拖尾的冲击噪声环境下存在且有界,提高了波束形成器在冲击噪声背景下的性能,且无需噪声特征指数的先验信息。仿真结果表明,该算法具有副瓣电平低且干扰抑制能力强的优点,较常规波束形成算法更有效,为设计提供了有效参考。 相似文献
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针对传统的中值滤波降噪方法不能有效去除图像中的椒盐噪声,提出基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法。算法根据椒盐噪声仅仅改变图像部分像素值为0和255、其余像素并未改变的特点,首先判断图像的噪声点和信号点,针对噪声点,统计邻域中信号的个数,然后根据信号的个数决定采用某个邻域的中值去代替噪声点,从而达到去除椒盐噪声的目的。仿真实验表明,该算法能有效去除图像的椒盐噪声并较好地保留图像的边缘细节信息。 相似文献