自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理，利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ12V190B型柴油机缸盖振动信号的分析中，用非爆发段信号作为待消信号，对原信号进行了对消，抑帛了噪声及其他信号，突出了有效信号。     

基于LMS自适应噪声对消法的激光液位测量信号波动抑制研究

针对激光液位检测中的信号波动问题,提出了一种采用LMS自适应噪声对消法抑制噪声的信号滤波方法,该方法采用数字高通滤波器获取自适应噪声对消器参考通道的信号。论述了自适应滤波器噪声对消的工作原理、LMS算法以及Butterworth数字高通IIR滤波器的设计方法,给出了整个噪声对消系统的原理图。仿真和实验结果表明,该噪声对消法在保证实际测量信号相位不变的情况下对液位测量信号的波动影响具有明显的消除和抑制作用。     

非高斯噪声背景下的自适应信号提取方法研究

为实现对非高斯背景噪声干扰条件下用信号的提取,将BP神经网络作为自适应噪声对消滤波器,以与干扰噪声强相关的噪声源作为参考噪声,实现对背景噪声的抑制,达到了有用信号提取的目的。BP神经网络自适应噪声对消技术不仅适用于线性相关参考噪声,同时也适用于非线性相关参考噪声,可以有效提高信号传递和接收的信噪比。     

声纳探测信号自适应脉冲噪声对消算法

针对浅海环境噪声严重影响声纳探测信号检测性能的问题,提出了一种非线性变换的自适应脉冲噪声对消算法。算法首先对回波信号和参考通道噪声信号同时进行非线性变换,对脉冲噪声进行软阈值滤波,在此基础上,采用最小均方误差算法实现自适应噪声对消,可获得稳健的收敛性能。α-稳定分布脉冲噪声条件下的仿真和某次实验中的声纳探测回波信号处理证明了算法的有效性。     

基于声透镜粒子群算法的自适应噪声对消算法

在复杂的语音获取应用环境中,麦克风阵列接收的信号难免会产生方向、幅度和相位的模糊问题。提出了一种基于声透镜粒子群算法的自适应噪声对消算法。通过声透镜波束形成技术采集语音信号,将粒子群算法应用于自适应噪声对消中解决获取信息模糊问题。Matlab计算机仿真结果表明本算法与传统自适应噪声抵消算法相比具有更好的噪声抵消能力和性能,信噪比大大提高,且可以有效解决语音数据的模糊问题。     

一种变步长符号梯度脉冲噪声对消算法

针对最小均方误差(least mean square,LMS)自适应噪声对消器在脉冲噪声干扰条件下实现噪声对消失效的问题,提出了一种变步长符号梯度最小均方误差(variable step size sign LMS,VSSLMS)脉冲噪声对消算法?VSSLMS算法利用符号函数对误差信号?参考噪声信号取符号运算构成符号梯度? 符号算子的量化操作可以抑制脉冲噪声对自适应算法的影响,为进一步提高VSSLMS脉冲噪声对消性能,采用误差功率归一化准则设计步长控制函数,给出了一种变步长算法,该算法能减小由于符号算子引入的量化误差对收敛速度和收敛精度的影响?利用计算机仿真把提出的VSSLMS脉冲噪声对消算法与改进的归一化LMP算法(MNLMP)进行了比较,结果表明,VSSLMS算法具有更快的收敛速度,同时具有与MNLMP算法相近的稳态剩余误差?因此,VSSLMS算法在脉冲噪声对消中具有实际应用价值?     

自适应滤波器消除语音信号中混合噪声

语音信号在实际采集和传输的过程中,往往掺杂着多种噪声干扰,比较常见的是正弦窄带干扰和高斯白噪声,而一个简单的自适应滤波器往往很难同时滤除多种噪声。为了抑制混合噪声而得到真实的语音信号,在最小均方误差(LMS)自适应算法和自适应噪声抵消原理的基础上,提出了一种两级自适应滤波器方案,第Ⅰ级在传统噪声抵消系统中加入延迟单元消除正弦窄带干扰,第Ⅱ级用LMS自适应噪声抵消器消除高斯白噪声,同时,利用Simulink模块库对所设计的两级自适应滤波器进行了建模仿真。仿真结果表明:该方案滤波器可以有效地滤除包含正弦窄带干扰和高斯白噪声的混合噪声,达到提高语音质量的目的。     

基于经验模态分解的自适应噪声对消方法

针对飞行器试验中单通道遥测信号频率内容丰富、降噪困难的问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应噪声对消方法。将信号利用经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)方法分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),将第一阶IMF作为参考噪声,并将第二阶以后的IMF分量累加求和,作为待降噪信号,在此基础上利用自适应噪声对消系统完成降噪。该方法克服了直接将高阶IMF作为噪声消除后在降噪和细节信息损失之间的矛盾性问题,可以最大程度保护信号细节信息不受损失的情况下实现良好的降噪效果。计算机仿真和某次飞行器试验实测数据处理结果证明了这一方法的有效性。     

立体声回波对消的算法性能实验研究及DSP实现的可行性分析

将自适应算法应用于实时立体声回波对消,以提高电话会议的通信质量．探讨了房间冲激响应为上百ms时,实时声回波对消自适应算法的收敛速度和立体声回波对消中的非唯一解问题．实验研究了输入为白噪声或语音信号、学习过程中发送房间冲激响应突变时,立体声回波对消自适应算法的失配和均方误差．比较了该算法的运算复杂度和采用DSP实现所需的指令周期．从DSP实时处理的可行性角度举例说明了选择适当DSP芯片的方法,为工程应用中构建以DSP为核心的声回波对消器提供了参考指标。     

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差.根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪.针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤...     

基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现

自适应信号处理的理论和技术经过40多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术.而Matlab的出现又为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行消噪处理.介绍了自适应滤波器中常用的几种算法,并通过实例介绍了基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现.     

管道低频噪声的自适应控制

以管道内行波声场为物理模型,提出采用自适应信号处理技术实现有源降噪的方法,建立了数学模型,导出了自适应系统的传递函数,以管道消噪装置为信号源和控制对象,采用ADSP2101实现自适应滤波。通过计算机仿真分析比较了RLS、LMS和LSL算法的消噪效果。声学实验和数据处理结果表明,在无声反馈时,该方法对0～500Hz宽带噪声的平均降噪量为27.5dB,在有声反馈时平均降噪量为4.86dB,采用频响平坦的扬声器,降噪量可提高到10.2dB。实验结果与理论分析吻合。该技术可应用于降低发动机及其排气管的噪声,采用适当空间分布方法在原理上该方法也适用于封闭三维空间的噪声消除。     

基于自适应网络模糊推理系统的噪声抵消

对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究，说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理，对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真，并对ANFIS和LMS(小均方误差准则)两种算法进行了对比研究，结果表明，利用ANFIS进行噪声抵消要优于LMS。     

基于奇异值分解的高精度重力仪信号处理方法

在分析基于矩阵奇异值分解理论的滤波算法基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统信号处理中.在信号处理过程中,首先采用延迟法理论重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解,用部分奇异值重构有用信号的最佳逼近矩阵,并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析,以实际信号与处理后信号的信噪比作为衡量2种信号处理方法好坏的依据.理论分析和仿真实验表明,奇异值分解滤波方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除干扰噪声对重力异常信号的影响,但在相同背景条件下,奇异值分解滤波的性能优于自适应卡尔曼滤波.     

线性调频-巴克码雷达信号的分析与处理

介绍了一种新型的雷达信号,该雷达信号是一种采用脉内和脉间混合编码的脉冲压缩信号．通过理论推导和分析得出混合信号的频谱与子脉冲线性调频信号的频谱基本相同,这个结果与用计算机模拟所得结论一致;分析该混合信号的处理机理并且给出这种信号的一种处理方法．     

基于全相位算法的自适应滤波算法

为减小实时信号的自适应处理时间,改善系统性能,在全相位数据空间概念的基础上,提出一种全相位自适应信号处理方法,并通过仿真对该算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能分析．在对该算法和经典的自适应算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能对比之后,提出了该算法的改进方案来改进输入信噪比小于0时的性能．结果表明,改进方案的输出误差性能达到甚至优于理想状态下的经典自适应算法, 从而验证了该算法及其改进方案的可行性和优越性．     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

带通信号采样理论中的若干问题研究

带通信号采样定理在实际应用中还存在若干问题需要明晰,如不混叠采样频率的范围和最优采样频率选择问题、对边缘频率分量非零的带通信号的采样适应性问题、对正弦类信号采样的适应性问题等。针对这些问题,该文从理论上进行了详细的分析和讨论。分析表明,带通信号的采样频率存在一个优化的选择范围,且对于某一确定的带通信号,存在一个最优的采样频率,该范围和最优采样频率均由信号的最高和最低频率成分以及信号带宽所确定;当带通信号的边缘频率分量非零时,采用两倍的信号带宽对其进行采样时将发生频谱混叠,且若在边缘频率处存在冲激函数,采样之后的信号将无法重建原信号。     

基于小波变换的自适应阈值微震信号去噪研究

针对矿山微震信号中所包含的随机噪声对微震监测和微震源的准确定位存在着严重干扰的问题，根据前人的研究成果，在分层阈值上增加分层自适应因子，提出一种新的分层自适应阈值方法.该方法根据矿山微震有效信号的低频特性，利用分层自适应因子，将高频部分的噪声信号最大限度地去除，提高矿山微震信号的信噪比;同时，最大程度地保留低频部分的信号.通过实际数据与分层阈值的对比，验证了该方法的有效性与优越性.     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.