基于DSP的语音信号自适应滤波系统的设计与实现

传统的自适应滤波噪声抵消法一般均采用双声道系统,其结构十分复杂,针对这个缺点,提出选取原始输入的延时信号作为参考噪声输入,设计一种利用DSP处理器对语音信号进行自适应滤波的的单声道系统.该系统利用音频芯片TLV320AIC23和TMS320VC5509 DSP共同搭建,实现了语音信号的采集、传输及噪声信号的自适应滤波处...     

弱信号检测的差动滤波法

对信噪比极低的信号的检测,有很高的应用价值.提出了一种新的滤波算法,与现行的各种算法相比,这种算法可以大规模地提高检测的灵敏度.在仿真中成功地检测出信噪比为-1000dB的信号.     

自适应信号滤波的程序实现

文章分析了自适应滤波的原理及其程序的实现过程，总结出一种实用的实现方法。     

弱信号检测方法的研究

本文提出了几种信号检测的方法,介绍了自适应滤波器的原理及LMS算法的原理,利用模拟乘法器实现自适应带通滤波,并进行电路模拟和仿真,比较几种算法的差异。     

弱信号检测方法的研究

本文提出了几种信号检测的方法,介绍了自适应滤波器的原理及LMS算法的原理,利用模拟乘法器实现自适应带通滤波,并进行电路模拟和仿真,比较几种算法的差异.     

应用混沌系统实现弱信号的检测

在分析了混沌弱信号检测原理的基础上，提出了采用一组非线性微分方程组检测随机相位弱正弦信号的方法，并给出了理论证明，计算机模拟表明对随相弱正弦信号可以用16个方程检测到。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中，信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致，对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输人信号，与之相邻的传感器输出信号作为参考信号，采用归一化自适应滤波对主输人信号进行处理。结果表明，采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

基于DSP技术的ADSL自适应检测方法

不对称数字用户环线(ADSL,Asymmetrical Digital Subscriber Loop)技术利用现有的电话线网络,适合解决目前宽带网络的瓶颈--"最后一公里"问题,其应用越来越广泛,对检测设备的要求也越来越高.本文通过对现有测量方法总结比较之后,提出了一种新的ADSL线路传输特性的检测方案--使用自适应算法实现对ADSL整个频段衰减情况的动态测量,并采用通用DSP处理器实现算法,对系统的整体结构进行了设计.测试算法经过在MATLAB上仿真,可以达到对信道传输特性的提取.     

基于DSP的自适应线性滤波器的设计与实现

自适应线性滤波算法是一种简单的估计梯度的方法,广泛应用在信号处理、图像处理、控制工程等领域。DSP(Digital Signal Processor,数字信号处理器)是一种高速度,高性能、特别适合于实现各种数字信号处理的微处理器,用DSP进行信号处理有很好的实时性及处理精度,文章完成了一种基于DSP的自适应线性滤波器的设计,从而实现对音频信号的初步降噪处理。     

浮点DSP实现自适应滤波的研究

自适应滤波是信号处理的重要技术 .在介绍自适应滤波基本原理的基础上 ,给出了基于TMS32 0C32浮点数字信号处理器 (DSP)实现自适应FIR滤波器的方法     

过程检测控制系统中的快速自适应滤波

本文分析了LMS噪声抵消法的局限性,在讨论过程检测控制系统中信号和噪声一般模型的基础上,针对强噪声情况提出了一种基于建立相关模型的快速自适应滤波(FAF)。它是利用快速横向滤波(FTF)自适应算法对相关模型进行仿模而实现的。仿真与试验表明,本文所提出的方法较LMS法优越,适于过程检测控制系统采用。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中,信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致,对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输入信号,与之相邻的传感器输出信号作为参考信号,采用归一化自适应滤波对主输入信号进行处理。结果表明,采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

基于DSP的紫外图像中值滤波算法的实现

为了改善紫外图像的成像质量,需要对图像进行平滑处理。DSP硬件具有强大的运算能力及灵活的可编程性的特点,已被广泛地应用于实时图像处理领域。根据紫外检测技术的基本要求,在DSP平台上实现了对紫外图像的中值滤波处理,结果表明,该方法能够满足紫外检测系统的需要。     

基于自适应形态学的LPI信号检测预处理算法研究

针对传统算法在面对复杂环境中LPI信号检测时不能对噪声进行有效的滤波,提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理方法。首先建立单一尺度形态学滤波模型,其次在单一尺度形态学频谱数据做分段插值处理时,在每段采用加入比例系数的改进形态学腐蚀和膨胀机理,再将插值后的序列与原信号相减来对其进行修正,最后通过算法仿真,验证了改进的算法在弱化结构元素尺度选择矛盾对不同带宽处的噪声基底估计的影响的同时,还能大大降低整个算法运算量的效果,取得了良好的滤波效果。     

基于小波变换的弱信号检测方法研究

介绍了小波变换原理,对利用小波变换实现弱信号检测的性能进行了分析,并利用仿真结果说明小波变换能提高信噪比。     

格型滤波自适应权向量法的DSP实现

自适应权向量法（ＡＷＶＭ）检测弱信号常用ＬＭＳ滤波算法。这种方法的最大缺陷之一是滤波器的权系数仅根据总误差值来调整的。因此,这些权系数相互有牵连,这是ＬＭＳ自适应滤波器收敛响应较慢的原因之一。克服这一缺点的一种方法是采用格型滤波算法。应用格型ＬＳＬ滤波于ＡＷＶＭ中检测噪声中的高频弱信号,并应用ＤＳＰ实现高速数据处理,仿真结果证明了它的可行性和实时性及优越性。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

辅助粒子滤波实现天波超视距雷达弱目标似然比检测

针对天波超视距雷达(SKW-OTHR)对弱目标检测概率低的问题,提出基于辅助粒子滤波(APF)的似然比检测方法(APF-LK)。该方法先用状态空间模型描述SKW-OTHR系统,将天波超视距雷达目标检测问题建模为非线性非高斯系统的目标检测问题,然后利用APF输出的预测样本对应的未归一化权值近似非线性非高斯系统中的似然比,当似然比大于给定门限时认为目标存在,否则认为目标不存在,且当认为目标存在时,同时输出目标状态估计结果。仿真结果表明,与现有的基于粒子滤波的似然比检测方法相比,APF-LK方法对SKW-OTHR的弱目标检测能力提高了约0.5～1dB。     

混沌背景下基于小波神经网络的弱信号检测

依据Takens嵌入定理提出了一种基于小波神经网络（WNN）的强混沌背景中微弱信号的检测方法。该方法利用混沌系统的单变量值对混沌背景重构相空间，采用小波神经网络所具有的强大的学习能力和非线性处理能力建立了混沌背景噪声的一步预测模型，使其与混沌背景噪声具有相同的基本动力学特征，并通过设定合适的预测误差门限来检测掩埋在混沌背景中的有用微弱信号。仿真结果验证了该方法的可行性。