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。     

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。     

LMS自适应滤波器的算法原理及其DSP仿真实现

许多DSP的应用场合,由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的,用传统的FIR和IIR滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下,设计一种滤波器,它具有跟踪信号和噪声变化的能力,使得滤波器的特性也随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波,这就是具有自学习或训练能力的自适应滤波器,LMS自适应滤波器。本文主要讲LMS自适应滤波器的算法原理,然后在DSP实验器材上,结合MATLAB仿真出该滤波器的成果。     

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。     

多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.     

基于遗传算法的自适应滤波器对白噪声的抑制

信号在传输过程中经常受到白噪声的干扰,由于白噪声频谱分布在整个实数域,常用的滤波器很难将其滤除.讲述了用自适应滤波器和均值滤波对白噪声进行抑制的方法.通过遗传算法对自适应滤波器的进行优化,用均值滤波的方法对自适应滤波器的滤波结果进行进一步滤波,仿真结果表明遗传算法的自适应滤波器能对白噪声进行有效的抑制.     

强噪声下微弱信号处理方法研究

机械设备中信号检测时有用信号比较微弱且存在较强的噪声,给信号检测与处理带来了一定的困难。针对这个难题,采用相关检测、自适应滤波器等微弱信号检测方法,从噪声中检测出微弱信号。首先介绍了相关检测法与自适应滤波器的基本原理,重点阐述相关检测法与自适应滤波器结构及去除噪声干扰的方法,分别用时域与频域方法对微弱信号进行提取。最后在机械实验台上进行验证,实验结果表明：相关检测法与自适应滤波器均能去除干扰信号,提取到有效信号。     

eLoran接收机的数字滤波器设计

根据eLoran信号的特点,采用内插结构FIR带通滤波器与LMS自适应滤波器相结合的方法,滤除eLoran信号中频带内、外的噪声和干扰。首先利用内插结构FIR滤波器抑制带外干扰,在直接FIR滤波器的基础上介绍插值滤波器设计方法,根据eLoran信号的频谱特性设计出满足要求的内插结构FIR带通滤波器,通过比较发现:在相同的参数下,插值滤波器比直接FIR滤波器节省了很大的阶数,在工程应用上有很大的优势,而且所要求的频带越窄,采样率越大,节省资源的百分比就越大。其次,采用LMS自适应滤波器可以很好地滤除频带内的干扰和噪声,从而有效恢复理想eLoran信号。     

基于凸优化的频域自适应滤波方法

传统的自适应滤波方法均是采用时域算法,对具有多个中心频率的有限带宽含高斯噪声信号的降噪效果均不理想。为了解决有限带宽含高斯噪声信号的降噪问题,本文基于凸优化方法设计出一种多个带通Wiener滤波器并联组合的频域自适应滤波器,采用拉伊达准则确定有限带宽信号的中心频率,给出多个带通Wiener滤波器的频域参数的优化目标函数,并且通过仿真试验和与小波降噪效果对比说明了本文所提出方法的有效性,验证了该方法对信号具有较强的自适应能力,能够很好的消除实测信号中的高斯噪声。最后给出工程实例验证了方法的有效性和实用性。     

有色环境下的LMS算法研究

研究有色噪声和非平稳信号(如回声取消)情况下自适应滤波,提出解相关自适应最小均方(LMS)算法。首先设计出自适应预滤波器同时对输入信号和误差信号解相关,使输入信号和误差信号的白化,然后证明该方法并不改变维纳最优解,最后提出改进的变步长解相关自适应LMS算法。仿真实验表明:无论在有色噪声环境下还是白噪声环境下,该算法都改善了LMS算法性能,即提高了收敛速度又减小稳态误差。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

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...     

基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

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．     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .