一种改进的噪声抵消器LMS自适应算法

指出常规噪声抵消器LMS自适应算法采用恒定的步长，具有收敛速度慢，失调量大的缺点，提出了一种改进的LMS自适应算法，该算法根据对输入信号信噪比的估计，采用变步长，其步长随输入信号信噪比的变化而改变，从而提高了收敛速度，降低了回响，提高了输出信号信噪比，计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度，降低回响，消噪性能等方面均优于常规算法。     

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。     

一种改进的自适应并行干扰抵消算法

分析了LMS算法用于部分并行干扰抵消器(PIC)的不足，提出了一种采用变步长LMS自适应算法的改进方案。该方案利用变步长自适应算法收敛速度快且具有较小稳态误差的特点，使计算出来的部分干扰抵消系数更可靠。实验结果表明，本文提出的改进方案，在误码率性能方面优于传统PIC方法。     

自适应声回声抵消器

介绍了自适应NLMS声回声抵消算法,并运用DSP对声回声抵消器进行软硬件实现。在基于ITU-T的G.167标准的相关要求下,采用粉红噪声模拟人声的方法对声回声抵消器进行实验,并给出各指标的定义及相关实验过程。     

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。     

自适应回波抵消器的算法与MATLAB仿真

1、线路回波产生的背景 在电信网中,为了降低电话中心局与电话用户之间电话线的价格,用户线的连接采用两线制;电话中心局之间连接采用四线制。为了适应四线到二线或二线到四线的连接,需要使用二线到四线的混合电路。     

一种加白化预滤波的回波抵消算法

研究了话音通信中的回波抵消问题，尤其是传统ＬＭＳ算法的收敛性问题。提出了一种加白化预滤波的块修正ＬＭＳ自适应抵消算法（ＷＢＬＭＳ）。计算机模拟结果表明，ＷＢＬＭＳ算法的收敛性明显优于传统的ＬＭＳ算法，增加的运算量也极少。     

话音回波抵消器的研究

给出了话音回波抵消技术的原理和参数选择准则.利用大规模集成电路-单片数字信号处理器TMS32020和话音编译码器MC14403,完成了128抽头的全数字话音回波抵消器的技术研究,详细讨论了TMS32020话音回波抵消器实现过程中所遇到的问题和相应的解决方法.     

波束空间两种自适应干扰抵消算法的研究

本文介绍了多个干扰波束进行窄带PIC处理的两种算法:GE(梯度估计算法)和RMGSEF(克莱姆-施密特修正递归误差反馈算法).利用海试数据计算了这两种算法的学习曲线和输出平均功率波束图.并和理论结果进行了比较,研究了RMGSEF算法的收敛特性与空间采样、时间采样的关系.结果表明:RMGSEF算法是收敛快、抵消性能好,便于PIC实现实时处理的最好算法.     

带有色观测噪声的改进自适应滤波算法

在噪声消除系统中,若观测噪声为有色噪声,则基于最小二乘准则(LS),提出了两段RLS-RELS算法,这是一种改进的递推增广最小二乘法,该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机数值仿真例子和信噪比的计算比较证明了算法的正确性和有效性.     

一种新的直达波干扰变步长NLMS对消算法

研究了脉冲无源双基地雷达的直达波干扰抑制技术. 在直达波脉冲和目标回波时域交叠的条件下,在分析传统LMS算法、归一化LMS算法、变步长LMS算法的基础上,提出一种新的变步长归一化LMS(新VSSNLMS)算法来实现直达波干扰自适应对消,通过仿真验证了该算法收敛性能的优越性. 并将该算法应用于脉冲无源双基雷达直达波干扰自适应对消中,理论分析和仿真结果表明,新VSSNLMS算法比现有的LMS、NLMS和MSVSLMS算法具有更快的收敛速度和更少的对消剩余误差.      

一种基于FCGA的GPS自适应抗干扰算法

针对GPS卫星信号功率微弱易受干扰的特点,提出了一种基于浮点数编码遗传算法(Floating point number Coded Genetic Algorithm,FCGA)的GPS自适应抗干扰算法。首先分析了自适应阵的输出信号,给出了自适应阵方向图与加权矢量的关系式。然后根据线性约束最小方差准则,得到了一个有约束的多参量目标函数,并采用浮点数编码遗传算法对其进行了优化。最后为了验证该算法的有效性,以22单元改进的均匀圆形阵为研究对象,分别对自适应阵的方向图和输出信号干扰噪声比(SINR)进行了计算机仿真。结果证明,该方法能够在多个期望信号方向保持较高波束增益,同时在干扰信号方向形成很深的波束凹陷。在强干扰情况下,输出信号干扰噪声比SINR能够保持在定值附近,而不随着输入干扰功率的增加而降低,达到了抑制干扰的设计目的。     

MLMS自适应滤波的改进方法

本文从自适应噪声消除的角度对 LMS(least-mean-square)算法及 MLMS(Modified/LMS)算法进行从讨论,提出了 MLMS 法的改进算法,模拟结果表明;改进后的算法,其动态和静态特性均有所改进,而它的计算量并没有增加。     

自适应滤波算法的一个改进方案

本文提出了LMS算法的一个改进方案。该方案可在收敛速度与稳态误调噪声间作出折衷。理论分析及模拟结果证明了该方法的优良性能。     

基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器

讨论了同一噪声源多传感信号的自适应噪声抵消器的设计方法·针对同一信号源的多传感信号,采用快速遗传算法获取多路信息融合器(LC)的权系数及自适应噪声抵消器的系数,克服了基于梯度的搜索算法和随机搜索等算法获取最优滤波器参数难的问题·利用遗传算法自适应调整LC的权系数,克服了采用并行噪声抵消器的输出平均作为估计信号时,可能造成估计误差太大的缺陷·仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单、运行时间短,而且充分利用了多传感信号的信息,其去噪效果良好·     

一种基于极值的自适应中值滤波改进算法

提出了一种基于极值的自适应中值滤波改进算法,该方法可以有效地保护图像细节,并去除图像中的椒盐噪声.首先利用椒盐噪声的分布给出疑似噪声的判断标准,然后根据噪声密度自适应地确定滤波窗口大小,再采用一种新的算法进行滤波,最后将本算法与其他几种滤波算法进行对比,实验结果表明,本算法优于其他中值滤波算法.     

一种改进的MNVS自适应滤波算法

提出一种改进的归一化变步长自适应滤波算法（ＡＮＶＳ）,它对归一化变步最小均方误差自适应乍法（ＭＮＶＳ）作了进一步的改进,使之既具有愉收敛速度,又有快速跟踪能力,计算机仿真结果表明,该算法的性能明显优于ＭＮＶＳ算法,而其计算量与ＭＮＶＳ算法相当。     

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。