基于自适应算法的去噪滤波仿真比较

介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方算法(LMS)和递推最小二乘算法(RLS)这两种自适应算法进行了理论分析和仿真比较.模拟仿真结果和语音去噪系统均表明:两种算法都能有效滤除噪声干扰.相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能和稳定性,权噪声小,抑噪能力强.     

线性调频信号增强的自适应滤波算法研究

在对基本 LMS算法进行修改的基础上 ,提出了基于高阶累积量极性 -动量迭代的自适应线性调频 ( Linear Frequency Modulation,LFM)信号增强新算法。该算法有抑制高斯噪声效果好 ,计算量小 ,收敛快且输出信号平稳等特点。仿真结果证实了该算法的有效性和可靠性。因此 ,具有较强的实用性和较好的应用前景。     

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。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

基于LMS算法的自来水漏水检测去噪算法研究

由于管道泄漏很难得到纯净漏水信号和噪声信号的先验知识,因此选择LMs去噪算法.利用两路输入信号之间的相关性,对漏水信号中的噪声进行滤除.同时,为了防止强噪声的影响,进行LMS去噪之前,利用"3倍均方"准则,去除强噪声,仿真得到验证,效果较好.     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、非平稳语音信号中含有噪声的问题,提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法.首先,利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合分解模态数K和惩罚因子α,通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IM F;其次,利用相关系数选择有效模态分量,并用小波阈值处理无效模态分量;最后,重构...     

自适应滤波器的算法比较研究

自适应滤波器一直是随机信号处理当中的一个重要的研究课题。在介绍了自适应滤波器的各种算法之后,重点讨论了基于LMS的自适应滤波器算法和基于RLS的自适应滤波器算法,并用Matlab对这两种算法进行了仿真和比较分析。     

利用线性预测残差的语音去噪方法

语音信号中经常混有加性噪声,噪声的存在会使语音处理系统的性能急剧下降,因此语音去噪是语音信号处理中的关键技术之一.提出一种利用线性预测残差去除语音中的加性白噪声的方法,实验结果表明,该方法可以有效地去除语音信号中的加性白噪声,并且保持语音信号较好的清晰度和可懂度.     

一种基于EMD技术的语音信号去噪算法

分析了基于经验模态分解(EMD)方法的含噪语音信号尺度滤波特性,并根据清音和浊音的不同特点,应用软门限方法对以宽带随机噪声为背景的语音信号IMF分量作门限处理,提出了一种基于EMD的语音信号噪声处理的算法,计算机实验仿真结果表明,该算法具有较好的语音去噪效果和较小的语音失真性能。     

一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳滤波语音增强算法

传统的倒谱平滑维纳滤波算法在求取选择性平滑范围时,噪声会对维纳增益函数的倒谱产生影响,使估计出的选择性平滑范围不正确,进而导致此传统算法在平滑掉音乐噪声的同时也影响了噪声抑制效果。为此提出了一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳语音增强算法,该算法先用最大似然准则估计出纯净语音的倒谱,然后在纯净语音倒谱中求取基频和共振峰的位置,进而得到选择性平滑的范围。该方法提高了选择性倒谱平滑的准确性,进而改善了传统倒谱平滑维纳滤波语音增强算法的噪声抑制效果。最后在不同的噪声场景中对传统算法和改进算法进行了仿真对比,表明该算法能够在去除噪声的同时更好地保留语音的特征结构,较好地提高了带噪语音的质量。     

改进信号子空间结合维纳滤波的语音增强算法

针对现有语音增强算法噪声残留和语音失真,不能同时达到最小这一问题,提出了一种改进的信号子空间结合维纳滤波法,进行两级语音增强。第一级利用听觉掩蔽参数改进信号子空间的增益矩阵,经处理后,可以有效降低语音失真度,并初步提高信噪比。然后利用维纳滤波算法对增强后的语音信号进行加强。实验结果表明,相比传统的信号子空间算法、维纳滤波算法,可以有效地减少语音信号中的残留噪声、降低语音信号的失真度、提升语音信号的整体质量。     

基于Matlab仿真的语音信号增强算法研究

语音增强技术是语音信号处理的一个重要分支,也是语音识别系统的重要组成部分。简单介绍了现有的各种语音增强算法,并对目前应用最为普遍的谱相减法作了系统的描述。对传统型、增强型、改进型的谱相减法进行了探讨验证,提出了一种基于C语言环境的算法程序,详细地介绍了该程序并画出了它的算法流程图,而且进行了算法仿真,通过分析它在-5dB,0dB,5dB的信噪比下的输入输出波形,证明了该程序可以较好地实现语音增强。     

3G移动环境下自适应均衡算法的仿真研究

在3G微小区的传播环境下，对线性自适应均衡算法进行仿真研究，为此构建了与3G接近的实用系列时延扩展的传播环境和可变多径传播信道，建立了系统仿真模型，做出了仿真实验结果并分析了仿真实验结果的意义．     

基于鲸鱼优化算法的VMD-NLM脉搏信号滤波算法研究

针对采集到的脉搏波信号中存在基线漂移和高频噪声等干扰,导致后续病理研究分析困难、测量精度相对较差的问题,提出了一种改进的变分模态分解和非局部均值降噪结合的滤波算法。针对变分模态参数选取不同对结果存在不同影响的问题,采取鲸鱼优化算法自适应选取合适的参数,并根据排列熵结果筛选模态分量,对噪声分量进行非局部均值滤波,最后将信号重构,实现对脉搏波信号的噪声去除。实验结果表明：含噪信号经过改善后的滤波算法处理后,其信噪比与均方根误差均优于其他降噪方法,证明该算法能够有效地滤除信号的噪声,有助于脉搏波的分析处理。     

一种改进的声回声抵消算法

NL MS(normalized least mean square)算法是是自适应信号处理中应用最广泛的算法之一 ,它的最大缺点是收敛速度慢 ,对非平稳信号自适应能力差。为提高声回声抵消算法的收敛速度 ,采取了将语音分析中常用的线性预测作为前置滤波器的方法来减少参考信号的相关性 ,采用步长控制的方法来提高收敛速度 ,同时保持了 NL MS算法稳定性好和算法简单的优点。最后在模拟环境下对算法进行了测试 ,证明了比 NL MS算法具有更高的收敛速度和回声抵消量     

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.     

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。