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...     

基于神经网络的自适应滤波研究

自适应信号处理在信号处理中占据主要地位,自适应滤波又是自适应信号处理中的主要应用.目前对自适应滤波的研究主要集中在算法上,但很难在收敛速度、稳定性和跟踪性能上同时取得最佳性能.综合考虑自适应滤波的各种性能,研究基于神经网络的自适应滤波方法,并通过实例应用来证明了该方法的有效性.该研究对拓展自适应滤波方法和神经网络的应用都具有重要的参考价值.     

基于自适应滤波的弱信号检测的DSP实现

利用TI公司TMSVC5416系列数字信号处理器(DSP)高性能、低功耗、数据处理能力强大的特点,实现以自适应滤波为理论基础的弱信号检测的应用。文章介绍了自适应滤波检测弱信号的原理的同时,给出了相应的算法设计,并对DSP的硬件作以简要的介绍,给出系统实现的框图,最后对测试结果予以分析并得出结论。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

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.     

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.     

移动DCT快速算法及在自适应滤波中的应用

提出了计算移动离散余弦变换（ＤＣＴ）的一种快速算法，其计算量仅是直接计算时的２／Ｎ（Ｎ是变换序列的长度）；讨论了该算法的数值稳定性问题，并给出了用该算法实现的变换域自适应谱线增强器的计算实例。     

化学信号滤波的小波新技术

提出了一种基于墨西哥帽小波的信号滤波的新方法－MWDA。它是一种化学计量技术，易于操作，被成功地应用到分析化学信号的处理中，MWDA即使处理信噪比为1的高噪声音信号，仍能莸满意的结果。     

时序自适应滤波技术用于听觉诱发电位的跟踪

本文针对诱发电位是具有重复出现特性的非平稳信号这一特点，利用时间序列自适应滤波技术对听觉诱发电位进行动态跟踪，时间序列自适应滤波技术将非平稳的听觉诱发电位进行分段处理，每段用一个专门的ＬＭＳ自适应信号增强滤波器来实现，实验表明，利用这一新方法不但能够得到优于常规平均技术的结果，更重要的是它能不断地跟踪诱发电位的变化轨迹，提供变化的细节，为临床诊断和神经生理学的研究提供有力的手段。     

多重窗口的自适应中值滤波

本文依据中值滤波的基本原理和Sakrison的非均匀图象模型提出一种改进型自适应中值滤波算法——MWMF.实验结果表明,MWMF算法对图象细节具有良好的保护作用.     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理，利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ12V190B型柴油机缸盖振动信号的分析中，用非爆发段信号作为待消信号，对原信号进行了对消，抑帛了噪声及其他信号，突出了有效信号。     

自适应预测压缩

介绍一种应用自适应滤波理论及位图法对数据进行压缩的方法，并以此法用Ｃ语言编制压缩及解压程序，经过测试，对于相关性较大的序列，自适应预测压缩的效果明显优于通用压缩程序ＡＲＪ。     

窄带干扰抑制的子带自适应滤波法

从线性变换域的角度研究抑制窄带干扰的方法,线性变换域采用离散傅里叶变换建立,并导出了信干比提高因子的表达式,通过计算机仿真模拟表明,此方法可行,而且收敛速度大于Widrow-LMS方法;此外,在抑制多音干扰方面也优于Widrow-LMS方法。     

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。     

自适应聚类滤波

提出了一种新的用于图像平滑处理的滤波器自适应聚类滤波．它具有以下特点：（１）滤波器对像素点邻域内的灰度进行聚类,将聚类中心作为滤波器的输出;（２）滤波器能够根据像素点周围的拓扑特征,自适应地确定平滑窗口和窗口内平滑权重系数的大小,具有输入空间和输出空间两方面的自适应性．自适应聚类滤波用于图像的平滑处理,对滤除冲激噪声特别有效,同时较好地保持了边缘信息．实验结果证明了算子的有效性     

有色噪声自适应滤波的研究

本文利用复杂输出相关法解决测量噪声为有色且无任何先念知识的一种自适应滤波方法.该方法对处理有色噪声的滤波不采用扩大状态变量的方法,采用等效观测方程的方法,使得计算没有复杂化,滤波器的维数没有增加,并通过实例模型进行计算,表明该方法可行.     

分类因子自适应抗差滤波

自适应抗差滤波的关键技术是构造观测等价权矩阵和合理的自适应因子，以便能有效地平衡观测信息、状态信息及其各分量对状态参数估值的贡献．文中在自适应抗差滤波和双因子相关观测抗差估计原理的基础上，提出了将常速度模型的状态预报信息分为位置和速度两类，并分别构造相应的自适应因子．导出了相应的分类因子自适应抗差滤波解，并给出了分类自适应因子的计算表达式．计算结果表明，分类因子自适应抗差滤波不仅能有效地控制观测异常和动态扰动异常的影响，而且利用分类因子合理地平衡了位置预报信息和速度预报信息对状态参数估值的贡献，其精度要优于基于位置不符值和速度不符值的单因子自适应抗差滤波．     

粒子数自适应的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而减小滤波时间,提高滤波效率.此外,分析了该算法中距离阈值和小区域阈值的选取与参与滤波粒子数的关系及其对算法性能的影响.仿真实验对分析结果进行了验证.     

一种彩色图像的自适应混合滤波

设计了一种彩色图像的自适应混合滤波方法.该方法先判断窗口内含噪类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用矢量加权中值滤波抑制脉冲噪声,其权值均由滤波窗口内像素与窗口中心像素的距离得到.该混合滤波算法能够自适应地选择滤波方式,提高了滤波性能.