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自适应噪声抵消滤波器抵消能力的研究

一、前 、‘ 杯1 近十年来自适应滤波技术已在雷达、声纳及其他许多不同的领域中得到应用〔‘一幻。实际系统的应用方法可分为两类。一类是自适应波束成形,其求和后的输出具有很高的信噪比,可以有效地抑制干扰。另一类是自适应噪声抵消滤波器,系统求和后的输出的信噪比达到最大值。这两种系统虽然在形式上很不一样,但从理论上都可归结为噪声抵消模型。 本文利用频域上自适应滤波器最佳传输函数的解,分析噪声抵消法的主要性能,提出关第4期自适应噪声抵消滤波器抵消噪声能力的研究于噪声完全抵消的概念。指出,只有在参考输人中存在与原始输人完全相抵消的噪声时,噪声抵消法才有可能取得最大增益。同时给出输出信噪比与输人噪声间的相关半径的关系。 文中分析了在时域上用横向滤波器实现最佳自适应滤波的方法。这种滤波器与频域上最佳滤波器之间的差异取决于信号的性质和抽头延迟线的长度。我们将给出度量这种差异的一个简单的表达式,从而为横向滤波器的设计提供了理论依据。 文中还给出自适...  (本文共9页) 阅读全文>>

武汉理工大学
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基于DSP的自适应噪声抵消器设计

自适应滤波技术的发展和超大规模集成电路(VLSI)技术的迅速发展与应用,从理论和技术上为通信系统的降噪研究提供了技术支持。在通信系统中,采用合适的自适应滤波技术,从被污染的信号中提取有用的信号有着广阔的应用前景。自适应噪声干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号,抑制或衰减噪声干扰,提高信号传递和接收的信噪比质量。本文的目的在于设计一个自适应噪音抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的。主要工作分为两大部分。本文在第一部分介绍了自适应数字滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应噪声抵消系统基本原理,并对自适应噪声抵消系统的指标、抵消性能进行了计算分析。自适应滤波器的算法是整个系统的核心,在第一部分中,对两种最基本的自适应算法,即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法进行了详细的介绍和分析,并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。这一部分中最...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>

长春理工大学
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基于DSP的自适应噪声抵消系统研究

自适应滤波技术的发展和超大规模集成电路(VLSI)技术的迅速发展与应用为降噪研究提供了理论和技术支持。自适应噪声抵消系统能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号。本文设计了一个自适应噪声抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的。论文首先介绍了自适应噪声抵消系统的理论研究,其中主要是对设计的自适应噪声抵消系统进行MATLAB仿真,验证系统设计的合理性和算法的正确性。仿真试验结果说明了自适应噪声抵消技术在语音信号噪声抵消中起到了良好的效果。其次介绍了自适应噪声抵消系统的整体设计,在理论知识的基础上,利用高速信号处理芯片DSP(TMS320LF2407)设计了噪声干扰抵消系统,在芯片上开发实现了自适应LMS算法。在软件方面,给出了自适应噪声抵消系统LMS算法的软件流程图。在硬件方面,介绍了DSP芯片以及对芯片进行仿真调试的具体过程,同时也详细地介绍了自适应噪声抵消系统的模/数和数/模转换器。  (本文共48页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
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基于神经网络的自适应噪声抵消的研究

噪声抵消技术是信号处理领域中的重要部分。基于神经网络的自适应噪声抵消技术能够非常有效消除背景噪声,因为神经网络能够克服传统的自适应噪声抵消器无法解决的两路噪声信号非线性相关的问题。本文主要做了如下几个方面的工作:(1)首先阐述了自适应噪声抵消技术的原理和方法,接着深入研究了自适应噪声抵消技术常用的几种算法,然后分析了与自适应噪声抵消系统性能相关的一些参数。(2)研究了BP学习算法的原理,重点分析了BP学习算法的不足和缺点,研究了改进的BP算法-LM算法原理,将两者从收敛速度和误差函数上做了对比,仿真结果表明改进的算法的收敛速度更快精度更高。(3)在MATLAB环境下设计建立了基于改进的BP算法的自适应噪声抵消的仿真模型,包括以下几个内容:研究了利用一个统一的噪声模型来实现不同的噪声输入,BP网络结构参数的确定,具体为输入层的神经元的结点数由输入样本来确定,输出层的结点数由输出样本来确定,根据Kolmogorov定理,三层的神经网...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>

陕西科技大学
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非均匀子带自适应噪声抵消技术研究

随着现代社会的发展和工业化进程的不断加快,噪声污染愈来愈成为主要的环境污染源,各种干扰、噪声不但影响着实际工程应用和人们的生产生活,还威胁到人们的健康。自适应噪声抵消技术可在外界干扰源特性未知,传播途径不断变化的情况下,抑制或衰减噪声,检测和提取出有用信号。本文以自适应噪声抵消为研究目标,主要工作如下:(1)基于功率谱的非均匀子带分解与重构算法的研究。应用周期图法对信号的功率谱进行估计,然后对功率谱幅度进行划分,实现信号的频谱分组,通过调制对分组后的频谱进行搬移,实现非均匀子带信号的分解;全带信号的重构,采用完全相反的过程;Matlab对子带信号本征值扩散度、信号重建性能的仿真结果表明,该算法能够控制子带信号本征值扩散度分布在合理的范围内,并具有较好的重构性能,重构误差的数量级为1016?。(2)基于功率谱的非均匀子带自适应噪声抵消算法的研究。对于期望信号采用与参考信号相同的基于功率谱分布的非均匀子带分解方法,在不同子带内独立进...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

中北大学
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自适应滤波器的研究及其在齿轮箱特征提取中的应用

基于振动分析的诊断方法是对齿轮箱进行故障诊断的有效方法,对齿轮箱运转过程中测得的振动信号,运用适当的信号处理方法提取可能出现的故障特征信息,从而判断发生故障的位置。但是,在齿轮箱的运行过程中存在着背景噪声,使得采集到的振动信号常常淹没在噪声中,从而无法识别故障。为了能够准确的诊断故障,需要对采集到的振动信号进行预处理,从而提高信号的信噪比。本文将自适应噪声抵消技术用于齿轮箱振动信号的预处理,并提取故障特征信息。自适应噪声抵消技术的核心技术是自适应滤波器,通过研究自适应滤波器的原理以及最小均方(LMS)自适应滤波算法,分析了大量的LMS算法,并在此基础上提出了一种基于相关双曲正切函数的LMS算法,简称为CTanh-LMS算法。通过仿真验证出,相对于其它自适应滤波算法,该方法具有更好的消噪能力,且算法简单,收敛速度快,能够满足齿轮箱振动信号的消噪要求。然后分析了齿轮箱振动信号的特征和几种故障诊断方法。在仿真的基础上,将基于相关双曲正...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>