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LMS算法的自适应噪声抵消器研究

当前，如何尽可能地降低噪声污染是一个重要的研究课题，随着计算机技术和信号处理技术的发展，噪声控制技术已广泛地应用于各个领域，本文论述了基于LMS算法的自适应噪声抵消器的工作原理，并进行了实验验证，结果表明，该方法具有良好的降噪效果。     

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。     

基于模糊自适应滤波器的噪声对消系统

给出了一种基于模糊自适应滤波器的非线性噪声对消系统,由于用前馈网络表示的模糊逻辑系统具有学习任意非线性函数到任意精度的能力,而且具备自适应性,因此,这种滤波器的性能明显优于线性滤波器,能适应各种复杂的噪声环境,仿真结果表明,这种滤波器具有良好的性能。     

LMS自适应滤波器及DSP-Builder实现

在研究LMS自适应滤波理论的基础上,建立LMS自适应滤波器的数学模型,利用MATLAB中DSP-Builder库设计了一种LMS自适应音频滤波器,并用FPGA实现。实验结果表明选择合适的步长因子有助于改善滤波器性能,可实现对音频信号的自适应滤波。     

基于改进LMS自适应滤波的局部放电噪声抑制方法

为了解决局部放电测量现场中信号淹没在周期性窄带干扰中的问题,文中提出一种应用于变压器局部放电在线监测系统的改进变步长最小均方(least mean square, LMS)自适应滤波算法,通过构造一个新型滤波函数结合实际情况中AD芯片量程自适应调整步长,解决了传统LMS算法需要阶数和步长匹配、收敛性差、容易发散的缺点。通过改变滤波器阶数和参考信号时延,分析改进算法收敛速度及稳态误差,并对测试中发现时延为0的特殊情况进行了讨论分析,为高信噪比自适应滤波器设计提供了参考。改变新方法初始迭代步长同传统固定步长LMS算法的迭代过程进行了仿真对比,证明了新方法具有收敛速度快、不易发散的优点。最后,通过实验室搭建的变压器局放在线监测装置,对比分析了实测数据下传统LMS算法与本文算法的不同效果,通过对信噪比(SNR)、均方误差(MSE)和波形相似系数(NCC)三种指标对比,验证了新方法的优越性。     

基于LMS自适应滤波器对噪声干扰的语音恢复研究

从自适应滤波器的基本原理出发,利用自适应滤波器对白噪声干扰下的语音信号进行恢复处理,研究自适应算法不同步长对处理结果的影响.理论分析及实验结果表明,在合适的步长下,采用Least Mean Squarc(LMS)算法自适应滤波器,从被噪声干扰的语音信号中恢复实际信号,其偏差在工程上可以接受,而且算法实现简单,具有较好的消噪效果.     

基于LMS算法的自适应滤波方法研究

自适应滤波器为一个未知系统的建模提供了一种简单,实用的方法。可以在不知道系统的理论模型的条件下,通过测量和学习,实现对未知系统的最佳拟和。本文简要介绍了自适应滤波在信号处理系统建模中的应用,着重讨论了IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法。在此理论基础上阐述了一种改进的LMS算法。新算法利用误差信号的相关值调节算法步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,并且不受已经存在的不相关噪声的干扰。     

采用最小均方算法的自适应横向滤波器

文章首先简单介绍了LMS算法和采用此算法的系统结构图,随后分别给出了MATLAB和SIMULINK的具体实现及其运行结果,最后针对迭代步长对系统性能的影响情况进行简明的讨论。结果证明,采用LMS算法得出的结果与准确值的偏差在工程上完全可以接受,并且算法容易实现。     

实时自适应噪声对消系统的TMS32010实现

提出了采用TMS32010高速数字信息处理芯片和APLMS算法实现实时自适应噪声对消系统的硬件结构和软件流程，通过实验验证了这种实时系统的有效性。     

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．新算法利用误差信号的相关值调节算法步长，解决了收敛时间和稳态误差的矛盾，并且不受已经存在的不相关噪声的干扰．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

用单片微机实现自适应滤波：自适应噪声抵消系统（ANCS）

本文主要介绍了用单片微机实时实现自适应滤波的研究,着重讨论了对50Hz干扰的消去——自适应噪声抵消.文中包括用APPLEII模拟自适应滤波实现的可能性研究,用MCS-51实现ANCS软硬件的介绍.本文对自适应滤波的研究和实用以及教学实验均有一定的参考价值.     

自适应滤波在噪声抵消中的应用

介绍了自适应噪声抵消的工作原理,并对算法的选择进行了简单论述,说明了选择LMS算法的原因,并进行了仿真。     

一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。     

非平稳信号处理中的LMS自适应滤波器研究

分析了时域及变换域LMS自适应滤波器的设计,提出了一种基于分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法,并推导了基于离散分数阶Fourier变换的计算方法.     

基于神经网络的自适应噪声抵消器的研究

在系统阐述了自适应滤波器和自适应噪声抵消器基本原理的基础上,利用神经网络的特点,设计了基于四层神经网络的自适应噪声抵消系统,克服了传统自适应滤波器需要两路输入信号统计相关的特点。理论分析和计算机仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声消除能力和鲁棒性。     

改进的自适应小波变换在信号去噪中的应用

讨论了传统的LNS在信号处理中的不足。基于离散小波变换提出一种自适应去噪方法。该方法利用多分辨率分析理论，把信号和噪声分解在不同的频率范围之内，使信号和噪声的频谱得到简化，从而减少了自适应滤波器的级数，使输入自相关矩阵阶数降低。仿真结果表明，与传统的LMS算法相比，WLNS算法的收敛速度和稳定性得到了显著的提高。     

频域自适应数字滤波器LMS算法的研究

本文应用 DFT 的“重迭保留”法和循环卷积定理、LMS 算法原理,导出了频域自适应滤波的 LMS 算法的公式。通过分析该算法的性能,并与时域LMS 算法作比较,证明了频域自适应滤波的 LMS 算法的可行性。