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。     

基于LMS算法的自适应噪声抵消器的设计与实现

自适应噪声抵消(Adaptive Noise Canceller,ANC)技术是一种有效的降噪技术,阐述了基于自适应滤波器的噪声抵消的基本原理和设计方案以及在QuatusII软件上调用Modelsim对自适应噪声抵消器进行了仿真,对其相关性能指标进行测试,验证了该自适应滤波器的可实现性,并进行了相关的优化,提高了算法性...     

麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法

在麦克风阵列语音增强方法中,传统的广义旁瓣抵消器在处理存在显著脉冲噪声的语音信号时效果较差。为提高在脉冲噪声干扰下的语音信号增强效果,提出一种麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法。该方法采用协同自适应滤波取代线性自适应滤波,基于NLMS算法导出了滤波器权值和协同因子的自适应更新算法。仿真实验结果表明,所提方法能有效地消除掉语音信号的脉冲噪声和高斯噪声,克服线性自适应滤波对非线性脉冲噪声的不敏感性,比广义旁瓣抵消器效果优越很多。     

多干扰成分的非稳态信号自适应滤波技术

信号在受到色噪声和白噪声混合干扰下产生非稳态突变,导致信号的检测识别性能下降,需要进行滤波降噪处理,提出一种基于格型陷波器级联的非稳态信号自适应滤波技术.构建直接性陷波器,采用高阶检波技术进行滤波器级联设计,构建二阶格型陷波器,根据滤波器传输函数的幅度和相位响应实现线谱增强和噪声抵消,实现多干扰成分的非稳态信号自适应滤波改进.仿真结果表明,采用该滤波算法构建信号滤波器,能有效去除信号中的干扰噪声成分,提高输出信噪比.     

自适应抵消技术在随钻测井信号处理中的应用

随钻测井中,井场上的机电干扰和工业干扰对信号有明显的影响,为此提出了利用自适应噪声干扰抵消技术滤除噪声,提高信噪比。自适应噪声抵消器是自适应滤波的一种重要应用,它利用对消的方法抑制干扰,而把被污染的信号提取出来,因此可以将一路以有用信号为主同时含有部分噪声干扰和另一路主要是噪声信号的两路信号分别作为自适应噪声干扰抵消器的原始输入和参考输入进行自适应滤波。实验结果表明,自适应噪声抵消器能够有效滤除井场噪声,提高信号的信噪比。     

基于小波分析的EEG信号自适应去噪的应用研究

介绍了小波变换应用于EEG信号消噪处理中的原理及自适应噪声抵消器的原理。根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别,对输入混合信号进行白化预处理,以时间序列的AR模型理论为依据,导出背景噪声白化滤波器的结构;将小波变换与自适应滤波相结合,对经白化处理后的信号进行自适应去噪,将去噪后信号及平均信号做了功率谱估计比较,实验结果表明该方法能有效地去除弱信号中的噪声。     

一种新的自适应语音增强系统

针对自适应噪声对消(ANC)语音增强系统的性能高度依赖于参考信号的质量，任何原始语音信号泄漏到参考信号中，都会导致原始语音信号失真和噪声抵消性能恶化这一问题，本文提出一种对泄漏不敏感的附加随机噪声(ARN)自适应噪声对消语音增强系统。它通过在参考信号中加入一个低功率的宽带随机训练信号，然后用该训练信号作参考信号对噪声传输函数(NTF)进行自适应建模，并在使用自适应预测滤波器(APF)消除NTF自适应建模的语音信号干扰的同时，用补偿滤波器(CPF)来修正由APF引起的参考信号失真。计算机仿真表明，这种ARNANC语音增强系统在泄漏情况下能将原始语音信号从带噪语音信号中有效分离出来。     

自适应噪声抵消滤波器抵消能力的研究

本文根据Wiener最小均方差准则,讨论了自适应噪声抵消滤波器的性能,导出了极限抵消能力和系统增益的表达式,给出了应用噪声抵消法必须满足的基本条件,给出了用横向滤波器逼近最佳线性系统的原理与设计方法。同时给出了根据噪声抵消原理设计的自适应波束成形系统抗平面波干扰增益的计算方法。最后提到用计算机进行系统模拟的框图和某些仿真结果。     

一种改进的双通道滤波回声抵消算法——过采样无延迟子带方法

在强相关大动态范围语音作用下,回声抵消器直接更新上千阶自适应滤波器系数,计算量大、收敛速度慢。采用子带分析与合成的方法能够减少计算量和提高算法的收敛性能,但子带的分析与合成也给线路中引入了信号延迟。提出了一种改进的双通道滤波回声抵消算法,将子带自适应滤波器映射到全频带滤波器,减少了信号的延迟;同时采用双通道滤波器。使系统工作在较小残余回声功率下。仿真结果表明,改进算法在单边会话情况下收敛快．具有较好的回声抵消效果。     

基于快速解扩滤波器优化的DS-CDMA多用户干扰抑制

该文提出了一种新的DS-CDMA信号检测方法,采用正交锚定的旁瓣抵消器结构和训练序列,基于最小滤波器输出能量准则,实现了解扩滤波器快速非自适应优化,并通过测定码匹配滤波器输出的信号干扰噪声比,有效控制了码匹配滤波器失配对滤波器优化的影响,从而实现了稳健的多用户联合信道干扰抑制。进一步采用RAKE技术,提高了Rayleigh衰落信道中接收机的性能。     

新的自适应盲噪声抑制在语音处理中的应用

传统的自适应滤波去噪的系统中需要一个参考信号,实际中一般事先并不知道噪声的特性,而且噪声也是时变的。因此提出一种新的基于盲噪声抑制方法,可降噪并跟踪噪声特性的变化,随时调节滤波器的系数,比传统的自适应噪声控制具有优势。     

宽带泄漏信号自适应对消器的性能

自适应对消器可以有效地消除雷达发射机宽带泄漏信号对雷达系统本身的影响。本文依据环路模型建立了描述自适应对消器工作过程的随机微分方程,求得了随机微分方程的瞬态解及其统计特性。最后导出了衡量对消器性能的干扰对消比的理论公式。     

主从结构自适应噪声对消器MSANC的最优步长函数选择

ＭＳＡＮＣ是一种新型优化的主从结构自适应声对消器,此系统具有两个自适应滤波器,主滤波器和从滤波器。从滤波器用于估计输入信噪比,主滤波器进行真正的自适应滤波。主滤波器的步长是输入信噪比的函数,对这个步长函数的选取,我们根据函数类型考虑了几种不情况,正指数型函数能取得最佳对消效果,是针对于此系统的最优选择。     

Combined acoustic echo cancellation,dereverberation and noise reduction: a two microphone approach

This paper presents new algorithms for acoustic echo cancellation and noise reduction which use two (or possibly more) microphone signals. In contrast to the single microphone method the multimicrophone approach can exploit the spatial coherence properties of sound fields which arise from noise and reverberated speech. Besides the standardfir echo canceller the proposed algorithms comprise an adaptive filter to eliminate non coherent signal components. The combined system achieves better Erle than thefir echo canceller alone, attenuates ambient noise, dereverberates near end speech, and possibly leads to implementations with reduced complexity. The paper analyzes the acoustical properties of typical environments, presents the algorithms and experimental results.     

一种基于DSP的音频实时处理系统

声学回声消除器一直是视频会议系统不可缺少的组件。将回声消除算法结合噪音消除和静音检测算法等,提出一种改进的实时音频处理系统方法,并在TMS320C6713B上实现,能够有效改善噪音、双工检测、非线性回声等导致自适应滤波器发散的问题。该系统在保证正常双工通话的同时,对非线性回声的抑制有着明显的改善效果。     

基于遗传神经网络自适应噪声抵消技术的研究

自适应噪声抵消技术是减除背景噪声影响的有效处理方式。概述了自适应噪声抵消原理、BP算法及遗传算法等基本理论,结合各自的优点,提出一种基于BP神经网络和遗传算法相结合的自适应噪声抵消系统。该系统中采用遗传算法优化网络权值方式构造遗传神经网络,用遗传神经网络替代传统的自适应滤波器,以此达到更好的噪声抵消效果。使用MATLAB仿真实例,发现其消噪效果显著同时信噪比得到提高。     

神经网络用于相关噪声的自适应抵消

本文提出了一种在自适应噪声抵消器中应用模拟神经网络计算自适应线性滤波器权值的方法，权值的计算时间随线性滤波器的阶数的增加而减小。由于神经网络的实时处理能力。该网络可以用于愉速的噪声抵消。当噪声的自相关时间较线性滤波抽头的总地时间为小时时，此时的神经网络相当于一细胞神经网络，这就大大简化了该网络ＶＬＳＩ的实施。本文最后给出了实例模拟。结果令人十分满意。     

New aspects to event-synchronous cancellation of ECG interference: an application of the method in diaphragmatic EMG signals

An "event-synchronous interference canceller" (ESC) for cancellation of electrocardiographic (ECG) interference in diaphragmatic electromyographic (EMGdi) signals is addressed in this paper. ESC pursues the concept of the "event synchronous adaptive interference canceller" (ESAIC), which was proposed in [1] as a specific application of the well known "adaptive noise canceller" (ANC) paradigm, but ESC uses a simple adaptive gain control (AGC) instead of the complex adaptive filter of the ANC. The proposed ESC method is evaluated using both computer simulations and real EMGdi data, and its efficiency in interference cancellation is compared to that of ESAIC. Of particular interest is the result that the ESC can replace the ESAIC providing better performance as well as a considerable reduction of computational costs.     

噪声对消在信号处理系统中的应用

论述基于LMS算法的自适应滤波器噪声对消的工作原理,以及基于AR模型的信号分析方法。在这两种方法相结合的情况下,能有效去除信号的噪声。对含有瞬态干扰的微弱信号,用AR模型法估计出噪声的系数并预测噪声波形,通过自适应滤波器噪声对消原理进行滤波,最后在Matlab环境下进行仿真试验,结果表明该方法具有较好的去噪效果。