基于子带分解的抗串扰自适应滤波器

应用子带分解技术，提出了一种新颖的自适应滤波器结构，它适用于存在串扰的场合。推导了用ＤＦＴ实现子带结构时的ＬＭＳ自适应算法，研究了算法应用于自适应噪声抵消时的收敛性能。模拟结果表明，与常规的ＣＴＲＡＮＣ相比，收敛速度有十分明显的改善。     

一种自适应回声抵消和噪声消除算法

为解决回声和噪声严重影响通信系统的通信质量问题,采用带有语音活动性检测VAD(voiceactivitydetection)的谱减法消除噪声,并用基于两矢量夹角法双向通话检测器DTD(doubletalkdetector)的仿射投影算法APA(affineprojectionalgorithm)对回声自适应进行估计,提出了一种回声抵消和背景噪声消除的方法。仿真实验表明:该方法可有效地消除背景噪声,对回声路径参数的估计精确性较高,可以准确地检测到双向通话情况,同时也能够区分双向通话和回声路径突然改变这两种不同的情况,收敛速度快,且具有一定的鲁棒性。     

基于DSP的回声抵消器的设计与实现

在会议电视、免提电话等易出现回声的通信系统中 ,回声抵消器是一个必不可少的设备 它的基本原理是用一个自适应滤波器来辨识并模拟回声路径以实现回声对消 ,而数字信号处理器的快速发展也使自适应滤波器实时、经济地实现成为可能 本文以TMS32 0C5 4X为例 ,对在DSP上实现声回声抵消算法所需要的相关技术做了研究和探讨 ,并提出了一种基于PNLMS和块更新算法的新的自适应方案     

精确块仿射投影算法与回声抵消

针对回声抵消器的原理和特点，提出了一种有效的自适应滤波算法-精确块仿射投影算法，对算法进行了具体的分析，并与传统的仿射投影算法进行了比较，设计了一个使用数字信号处理器实现算法的回声抵消系统，最后给出了仿真结果，改进后的算法提高了稳健性以及自适应辩识系统的稳定性和可靠性。     

宽带自适应波束形成子带实现方法

提出一种基于通用参数滤波器组的宽带自适应波束形成子带实现方法. 宽带接收信号经分析滤波器组分成若干子带信号,每个子带信号经各自的子带阵列处理器处理后由综合滤波器恢复成宽带信号. 因子带信号工作在更低的采样速率下,且每个子带信号处理器并行工作,有效降低了算法计算量,提高了阵列处理器效率. 结果表明,与传统宽带处理方法相比,此子带方法除了输出信号均方误差略有增加外,对提高权值收敛速度,增强对干扰抑制能力都有显著提高;与使用同样通道数目的正交镜像滤波器组的子带方法相比,此方法在提高干扰抑制能力和减小均方误差方面有进一步提高.     

联合神经网络与子带分解结构的非线性预测滤波器

基于ＰＲＮＮ神经网络与ＦＩＲ子带滤波器,本文提出卫咱新颖的非线性自适应预测滤波器。子带分解采用便于实时实现的ＤＣＴ,文中给出了相应的学习算法。对实际语音信号进行的非线性预测结果表明,本文所提出的非线性预测滤波器与原来的相 降低预测误差动态范围与提高收敛速度等方面都有了十分明显的改善。     

基于均匀多通道子带变换的图像水印算法

提出了一种基于多通道均匀滤波器组子带变换的水印嵌入方法 . 利用中低频带信号在变换处理中不易失和人眼不易察觉变化的性质 ,选择部分中低频带信号嵌入水印 ,实验表明该方法具有很好的不可见性和鲁棒性 .     

AAC中基于子带能量分布的自适应比特分配算法

针对ISO标准算法并没有考虑可用比特数小于编码所需比特数的情况而不能实现编码音质的最佳化的问题,利用人耳对音频信号中的高频部分不敏感的感知特性,根据待编码音频信号各比例因子带的能量分布情况,提出了一种新的自适应比特分配策略。结果表明,与标准算法相比,文中算法在降低编码计算量的同时能有效提高编码主观音质。     

回波对消中盲源分离算法的研究与仿真

盲源分离因为可以仅根据接收到的观测信号来估计还原源信号,成为近年来在信号处理领域的研究热点.针对盲源分离中的基于峭度的独立分量分析算法在源信号还原的过程中计算量较大的问题,采用共轭梯度方法对独立分量分析法进行优化,优化后的算法收敛速度更快,稳态误差变小.Matlab仿真实验表明,优化后的独立分量分析算法收敛更快,实际分离效果更好.     

基于DSP的回波抵消技术

语音通信中的回波导致通信质量下降,信道中加入自适应FIR数字滤波器以实现回波抵消.自适应滤波器采用最小均方算法(LMS)进行滤波器系数和输出的计算,使用数字信号处理器TMS320C5402芯片完成最小均方算法和回波抵消,实现语音通信质量的提高.     

降采样固定时延估算法在声回波对消系统中的应用

提出一种基于降采样的固定时延估计算法,该算法在进行时延估计之前先对语音信号进行白噪声化和降采样,有效抑制互相关函数中的局部极大值旁瓣,克服了传统归一化互相关函数时延估计算法应用于声学回波对消系统中时估计误差大、鲁棒性差的问题;并以基于降采样的固定时延估算法为基础,设计实现声学回波抵消系统。计算机仿真结果证明：该算法运算量低、收敛速度快、性能稳定。     

基于辅助函数独立分量分析的频域声回波消除

传统的声回波消除(Acoustic Echo Cancellation, AEC)方法使用双端通话检测器判断单、双端通话场景,性能受限.盲源分离(Blind Source Separation, BSS)信号模型是一个远端和近端信号并存的全双工模型,因此基于BSS的AEC无需双端通话检测器.本文采用基于辅助函数的独立分量分析(Auxiliary function based Independent Component Analysis, Aux-ICA)算法在频域上实现声回波消除,以最小化互信息为目标函数,借助辅助函数技术进行优化.仿真实验结果表明,在连续的双端通话场景中,该方法具有较低的计算复杂度和较好的回波消除性能.     

神经网络在通信系统回音对消中的应用

通信系统中的回音影响通话质量,造成通话困难.为控制通信系统回音的影响,利用自适应线性神经网络建立回音对消系统,求出话音经过传输过程发生非线性变化后的结果.对神经网络学习速率和训练次数进行调节,获得回音信号的最佳估计值,原始信号与之相减实现回音对消.实验时分别对通信系统直接回音和间接回音进行消除,并利用MATLAB软件绘出对应信号的频谱图和语谱图,以便观察分析.仿真结果表明,消除回音后有用的语音信号得到增强,回音被有效削弱,通话具有较高的信噪比,人耳感受基本没有回音.     

自适应声学回声消除的实时软件实现

结合具体实现对声学回声消除的原理、基本算法以及实时实现中的一些关键问题进行了讨论,并提出了一种适用于计算机软件实现的改进的自适应滤波器方案,它能够显著地降低计算量。所述方案已经成功应用于某远程网络会议系统中。     

利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测

针对卫星遥感海洋可见光图像,提出一种基于结构纹理分解的舰船目标检测算法．首先对图像进行结构纹理分解,将舰船目标分解到纹理分量中,而其他目标分解到结构分量中;为了进一步消除纹理分量中其他目标的细节对舰船检测的干扰,利用结构分量中陆地、云块以及海洋背景等的先验信息去除其在纹理分量中的干扰纹理; 然后在纹理分量中利用Gabor滤波增强舰船目标并进行检测．实验结果和数据分析表明,该算法能够有效地提高检测率,同时降低了虚警率．     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

基于快速回波算法的雷达仿真

针对弹载雷达系统仿真速度较慢的问题,提出一种适用于弹载雷达系统的快速回波模拟算法。新算法引入了慢时间的概念,重新推导了雷达回波的表达式,以相参雷达为例,比较了新算法与常规回波模拟算法的运算量,分析了两种算法的等价约束条件。仿真实验结果表明,新算法比常规算法运算量小,并在满足一定误差要求的情形下与常规算法等价。