自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现概要
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第七讲自适应噪声抵消技术优秀课件页数:30
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讲自适应噪声抵消技术页数:48
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第七讲自适应噪声抵消技术页数:46
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第七讲 自适应噪声抵消技术页数:78
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自适应噪声对消系统页数:19
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基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计及应用研究
〔 2 , 3, 4, 5, 6〕
, 证 明了自适 应噪声抵 消技术在 噪声背
景下提取语音信号的可行性。 在实际工 程应用中 , 经 常会遇 到强噪 声背 景中微弱信号的检测问题。由于背景噪声往往 是非平稳的和 随时间变化 的 , 往往很难用传统的方法来 解决噪声 背景中的 信号提 取问题。在 这种 情况下 , 自适应噪声抵消技术是一种有效的降噪方法 , 当系统 能提供良好 的参考信号时 , 可获得很好的 提取效果。自 适应噪声 抵消器 就是利 用自 适应噪声抵消技术 , 从背景噪 声中提取 语音信号 , 以提高语 音的清 晰度。 其目的就是要把信号中的噪声 和语音信 号进行有 效地分离 , 降低或 抑制 环境噪声的影响 , 这是 电子 技术、 声学技 术和 计算 机技术 三者 的有 效结 合。 1 自适应噪声抵消器 ( AN C )原理 自适应噪声抵消器 ( A NC ) 的原 理结构如 图 1 所示 , 其 核心部分 是自 适应滤波器 , 它有两个信号输 入通道 , 一 个被称为 主输入通 道 , 另一 个被 称为参考输入通道。
-1 2 * T
计算
是用来控制稳 必须满足 0<
I , 其中 I 为单位矩阵。
图 1 自适应噪声抵消器的原理结构框图
( 2 )对每一时刻 n = 0 , 1, 2,
, 计算
收稿日期 : 2007 - 03- 07 基金项目 : 宜宾学院教学教改专项课题 ( 2006 JG 1男 , 四川简阳人 , 硕士 , 副教授 , 主要从事信号与系统 、 现代通信原理研究 。
〔 7, 8, 9, 10 〕
根据以上讨 论 的自 适 应 噪声 抵 消器 ( ANC ) 原 理 及递 归 最 小二 乘 ( RLS) 设计算法 , 可设计构造如图 2 所示的自适应 噪声抵消器 , 其 中携带 信息的信号波形为正弦波信 号 , 噪声源 为加性高 斯白噪 声。该自适 应噪 声抵消系统可用来模拟两个麦 克风使用 的情况 , 第 一个麦克 风引入 的是 带噪声的输入信号 , 第二个麦克 风引入的 噪声与第 一个麦克 风引入 的噪 声相关 , 而与携带信息的信号无关。 图 4 携带信息的原始信号以及自适应滤波器处理后的误差 3 在胎儿心电图检测中的应用
, 证 明了自适 应噪声抵 消技术在 噪声背
景下提取语音信号的可行性。 在实际工 程应用中 , 经 常会遇 到强噪 声背 景中微弱信号的检测问题。由于背景噪声往往 是非平稳的和 随时间变化 的 , 往往很难用传统的方法来 解决噪声 背景中的 信号提 取问题。在 这种 情况下 , 自适应噪声抵消技术是一种有效的降噪方法 , 当系统 能提供良好 的参考信号时 , 可获得很好的 提取效果。自 适应噪声 抵消器 就是利 用自 适应噪声抵消技术 , 从背景噪 声中提取 语音信号 , 以提高语 音的清 晰度。 其目的就是要把信号中的噪声 和语音信 号进行有 效地分离 , 降低或 抑制 环境噪声的影响 , 这是 电子 技术、 声学技 术和 计算 机技术 三者 的有 效结 合。 1 自适应噪声抵消器 ( AN C )原理 自适应噪声抵消器 ( A NC ) 的原 理结构如 图 1 所示 , 其 核心部分 是自 适应滤波器 , 它有两个信号输 入通道 , 一 个被称为 主输入通 道 , 另一 个被 称为参考输入通道。
-1 2 * T
计算
是用来控制稳 必须满足 0<
I , 其中 I 为单位矩阵。
图 1 自适应噪声抵消器的原理结构框图
( 2 )对每一时刻 n = 0 , 1, 2,
, 计算
收稿日期 : 2007 - 03- 07 基金项目 : 宜宾学院教学教改专项课题 ( 2006 JG 1男 , 四川简阳人 , 硕士 , 副教授 , 主要从事信号与系统 、 现代通信原理研究 。
〔 7, 8, 9, 10 〕
根据以上讨 论 的自 适 应 噪声 抵 消器 ( ANC ) 原 理 及递 归 最 小二 乘 ( RLS) 设计算法 , 可设计构造如图 2 所示的自适应 噪声抵消器 , 其 中携带 信息的信号波形为正弦波信 号 , 噪声源 为加性高 斯白噪 声。该自适 应噪 声抵消系统可用来模拟两个麦 克风使用 的情况 , 第 一个麦克 风引入 的是 带噪声的输入信号 , 第二个麦克 风引入的 噪声与第 一个麦克 风引入 的噪 声相关 , 而与携带信息的信号无关。 图 4 携带信息的原始信号以及自适应滤波器处理后的误差 3 在胎儿心电图检测中的应用
基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究概要
基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究概要摘要：随着科技的进步和应用的广泛，我们日常生活中经常会遇到各种噪声干扰，对于一些噪声严重的环境，我们需要使用噪声抵消技术来提高信号质量。
本文主要研究了一种基于LMS算法的自适应噪声抵消系统，并通过仿真方法对其进行了评估和验证。
关键词：LMS算法，自适应，噪声抵消，信号质量1.引言噪声是一种对信号质量产生负面影响的因素，噪声抵消技术可以有效地降低噪声干扰，提高信号的质量。
LMS算法是一种常用的自适应滤波算法，它通过不断调整滤波器系数来最小化误差信号和输入信号之间的平方差，从而实现噪声抵消的目的。
本文基于LMS算法，设计了一个自适应噪声抵消系统，并使用MATLAB进行仿真评估。
2.系统模型我们考虑一个包含输入信号、噪声信号和输出信号的噪声抵消系统。
输入信号经过噪声干扰后得到输出信号，我们需要通过自适应滤波器来估计噪声信号，然后将其从输出信号中剔除。
系统模型可以表示如下：y(n)=s(n)+d(n)其中，y(n)为输出信号，s(n)为输入信号，d(n)为噪声信号。
3.LMS算法原理LMS算法可以通过不断更新自适应滤波器的系数来最小化估计误差。
算法的迭代过程如下：-初始化自适应滤波器的系数为0。
-通过滤波器对输入信号进行滤波，得到滤波后的输出信号。
-根据输出信号和期望信号之间的误差来更新滤波器系数。
-重复上述步骤，直到收敛。
4.仿真实验我们使用MATLAB软件来进行仿真实验。
首先，我们生成一个包含噪声干扰的输入信号，并设定期望信号为输入信号本身。
然后，根据LMS算法的迭代过程，不断更新自适应滤波器的系数。
最后，比较输出信号和期望信号之间的误差，评估噪声抵消系统的性能。
5.仿真结果分析通过比较输出信号和期望信号的误差，我们可以评估系统的性能。
通过调整LMS算法的参数，如步长和滤波器长度等，我们可以进一步优化系统的性能。
在本文的仿真实验中，我们发现当步长设置为0.01，滤波器长度为100时，系统的性能最佳。
基于LMS的自适应干扰抵消算法的matlab实现
法 进 行 了理 论 分 析 。 关 键 词 ：Ｍ Ｓ； Ｌ 自适 应 干 扰 抵 消 ； ｔｂ ｍａａ ｌ
１自 适应 干扰抵 消算法 在通信系统 中，经常会遇到强 干扰 信号背 景下有用信 号的检测 问题 ，因此干扰抵 消是通 信 系统 的一 个很重要 的组成部分 。 自 应干扰 适 抵 消系统 ， 包含有未知干扰 的原 始信 号作为 将 自 适应滤波器 的参 考信号 ，而同一干扰源 发出
法的迭代公式 如下 ： ｅ ｝ ｉ）Ｘｎ Ｗ（ （－ （－ （Ｔ ｎ ｎ ｎ ￣ ） ） Ｗ（ １ ｗ０ ＿ｕ Ｘ（ ｎ ） 】 ２ ＋＝ ｎ ） ｘＩ ｌｎ （ 一 （ Ｌ ＩＦ （ ＝ （ 『 １ ｘ） １ ） 一 ｘ — ＋ ） 表示时 刻 ｎ ｎ Ｊ 的输入 信号矢量 ； Ｗｎ ＝ ０ ） ㈤…ＷＬ １ １ Ｔ ［ （， ｗ ｎ ｗ１ 一 （ 表示 时刻 ｎ的 自适 ｎ １ 的干扰信号 为滤波器的输入 。通过 自 应滤波 应滤波器的权 系数 ； 中： 适 式 Ｌ为滤 波器的阶数 ， ｄ 器的权系数调整， 使得滤波器输出趋于干扰信 （为期 望输 出值 ，ｎ ｎ ） ｅ】 （为误差 ，是 步长 因子 ， Ｕ 为 号 。这样 ， 通过相减器 ， 考信号 中的干扰抵 控制稳定性和 收敛速度 的参 量。该 ＬＭＳ 将参 算法 消掉 。如图 １ 所示。 结构简单 、 计算量小且稳定性好． （ 频域块 Ｌ Ｓ ２ １ Ｍ 算法 块 Ｌ 算法 的基本 原理是 将输 人数 据序 ＭＳ 列 ｕ ） 串， （ 通过 并变换将 其分成 长 为 Ｌ的块 ， ｎ 并 将 这样 的数据 数据块 逐块 的送 到阶 数为 Ｍ 的 自 适应 滤波器 。 在收集 到每个数 据块后 ， 进行 自 适应 滤波抽头权值的更新 ，使滤波器 的 自适应 图 １为 典 型 自适 应 干 扰 抵 消 系统 的 原 理 框 图 过程逐块 的进行。其核心在于计算滤波器 抽头 图 １ 原始 输入信 号 ｄ 中， （是有 用信号 ｓ ） ｒ （ ｎ 系数 和输 入信 号的线性卷积 ，以及输入 信号和 与噪声 干扰 ｖ １ （之和， 输入 信号是 与 ｖ ） ｎ 参考 （相 误 差信号 的线 性相关 。以 Ｆ Ｔ的 １ 重叠保 留 ｎ Ｆ 关 的噪声 ｕｎ假设 ｓ１（及（是零均值 的平稳 （， ） （＇ ） ｕ ｎｖ ｎ ） 法 的频域形式来实现 ： 将输入信 号和期 望信号 随机过程且 满 足 与 ｖ ） ｕ ） （及 （ 互不相关， ｎ ｎ 由图 分成 Ｎ点 的数 据块 ， 然后做 Ｎ点离散傅 里叶变 １ 可见 ， 整个 自 适应 干扰抵 消系统 的输 出为： 换， 权系数每 Ｎ个样点更新 一次 ， 并且每次更新 ｅ ｓ ）ｖ１ ， ） （ （ ＋Ｏ卜ｖ（ （ ） ｎ ｎ ｎ １ 都是 由 Ｎ个误 差信 号样点 累加结果来控制 的。 对（ 两边取平方 ： １ 试 信普 域游辩 ｅ ㈤ ＝２ ） ｖ ） ，） ２（ Ｉｎ ｖ （对式 （ ２ ｓ（ 斗 （一 （ 】 ８ ） （＿ 侧 ２ ｎ ｛ ｎ ｖ ｎ２＋ ｎｖ ） ） ２ ） 两边取数学期 望， 由于 ｓ ） ｖ （与 ㈤及 ｕ ｎ ㈤不相关 ， ｓ ｆ与 ｖｎ ｎ ，１ ） （也不相关， ： 故 Ｅ２ 【 【 （ 【 ｖ ｎ ｅ ｓ ｎ － ｖ ，） ２ ）Ｅ ｏ （ Ｊ ２ （ ３ ）
１自 适应 干扰抵 消算法 在通信系统 中，经常会遇到强 干扰 信号背 景下有用信 号的检测 问题 ，因此干扰抵 消是通 信 系统 的一 个很重要 的组成部分 。 自 应干扰 适 抵 消系统 ， 包含有未知干扰 的原 始信 号作为 将 自 适应滤波器 的参 考信号 ，而同一干扰源 发出
法的迭代公式 如下 ： ｅ ｝ ｉ）Ｘｎ Ｗ（ （－ （－ （Ｔ ｎ ｎ ｎ ￣ ） ） Ｗ（ １ ｗ０ ＿ｕ Ｘ（ ｎ ） 】 ２ ＋＝ ｎ ） ｘＩ ｌｎ （ 一 （ Ｌ ＩＦ （ ＝ （ 『 １ ｘ） １ ） 一 ｘ — ＋ ） 表示时 刻 ｎ ｎ Ｊ 的输入 信号矢量 ； Ｗｎ ＝ ０ ） ㈤…ＷＬ １ １ Ｔ ［ （， ｗ ｎ ｗ１ 一 （ 表示 时刻 ｎ的 自适 ｎ １ 的干扰信号 为滤波器的输入 。通过 自 应滤波 应滤波器的权 系数 ； 中： 适 式 Ｌ为滤 波器的阶数 ， ｄ 器的权系数调整， 使得滤波器输出趋于干扰信 （为期 望输 出值 ，ｎ ｎ ） ｅ】 （为误差 ，是 步长 因子 ， Ｕ 为 号 。这样 ， 通过相减器 ， 考信号 中的干扰抵 控制稳定性和 收敛速度 的参 量。该 ＬＭＳ 将参 算法 消掉 。如图 １ 所示。 结构简单 、 计算量小且稳定性好． （ 频域块 Ｌ Ｓ ２ １ Ｍ 算法 块 Ｌ 算法 的基本 原理是 将输 人数 据序 ＭＳ 列 ｕ ） 串， （ 通过 并变换将 其分成 长 为 Ｌ的块 ， ｎ 并 将 这样 的数据 数据块 逐块 的送 到阶 数为 Ｍ 的 自 适应 滤波器 。 在收集 到每个数 据块后 ， 进行 自 适应 滤波抽头权值的更新 ，使滤波器 的 自适应 图 １为 典 型 自适 应 干 扰 抵 消 系统 的 原 理 框 图 过程逐块 的进行。其核心在于计算滤波器 抽头 图 １ 原始 输入信 号 ｄ 中， （是有 用信号 ｓ ） ｒ （ ｎ 系数 和输 入信 号的线性卷积 ，以及输入 信号和 与噪声 干扰 ｖ １ （之和， 输入 信号是 与 ｖ ） ｎ 参考 （相 误 差信号 的线 性相关 。以 Ｆ Ｔ的 １ 重叠保 留 ｎ Ｆ 关 的噪声 ｕｎ假设 ｓ１（及（是零均值 的平稳 （， ） （＇ ） ｕ ｎｖ ｎ ） 法 的频域形式来实现 ： 将输入信 号和期 望信号 随机过程且 满 足 与 ｖ ） ｕ ） （及 （ 互不相关， ｎ ｎ 由图 分成 Ｎ点 的数 据块 ， 然后做 Ｎ点离散傅 里叶变 １ 可见 ， 整个 自 适应 干扰抵 消系统 的输 出为： 换， 权系数每 Ｎ个样点更新 一次 ， 并且每次更新 ｅ ｓ ）ｖ１ ， ） （ （ ＋Ｏ卜ｖ（ （ ） ｎ ｎ ｎ １ 都是 由 Ｎ个误 差信 号样点 累加结果来控制 的。 对（ 两边取平方 ： １ 试 信普 域游辩 ｅ ㈤ ＝２ ） ｖ ） ，） ２（ Ｉｎ ｖ （对式 （ ２ ｓ（ 斗 （一 （ 】 ８ ） （＿ 侧 ２ ｎ ｛ ｎ ｖ ｎ２＋ ｎｖ ） ） ２ ） 两边取数学期 望， 由于 ｓ ） ｖ （与 ㈤及 ｕ ｎ ㈤不相关 ， ｓ ｆ与 ｖｎ ｎ ，１ ） （也不相关， ： 故 Ｅ２ 【 【 （ 【 ｖ ｎ ｅ ｓ ｎ － ｖ ，） ２ ）Ｅ ｏ （ Ｊ ２ （ ３ ）
基于神经网络的自适应噪声抵消技术研究实验使用说明
运行：
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开编辑成的MDL文件，点击运行，查看scope。可以观察出信号的处理情况。
文件功能说明：
BPLearningAndTraining.m 隐层为4的BP网络仿真
NoiseCancellation.mdl Simulink的噪声抵消动态仿真
编写：
实验中的程序在Simulink Library Browser中设计。在MATLAB R2007a命令窗口中输入Simulink即可进入Simulink Library Browser，单击File―New―Model建立程序设计界面。从Simulink Library Browser左侧的模块栏中拷贝所需要的模块到新建的Model文件中设制相应的参数、建立相应的模块并连接起来。
运行：
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开该文件编辑窗口，再单击Debug—Run即可运行该文件。即可清晰地看到对应网络训练的过程以及函数逼近曲线和误差曲线图。此时可以在主窗口中输入w1/w2/b1/b2得到Simulink仿真中所需要的权值和阈值。
Simulink仿真实验
程序编写及运行
BP网络学习和训练
编写：
实验中的程序在M文件中编写。单击MATLAB R2007a 中的File―New―M-File 即可进入文本编辑窗口，输入实验中的程序。输完程序后，单击保存按钮，在对话框中输入文件名，文件名开头必须是字母。把编写好的M文件存放到MATLAB安装文件夹下的work文档中。
NoiseCancellationCompare.mdl Simulink的噪声抵消能力动态仿真比较
实验使用说明
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开编辑成的MDL文件，点击运行，查看scope。可以观察出信号的处理情况。
文件功能说明：
BPLearningAndTraining.m 隐层为4的BP网络仿真
NoiseCancellation.mdl Simulink的噪声抵消动态仿真
编写：
实验中的程序在Simulink Library Browser中设计。在MATLAB R2007a命令窗口中输入Simulink即可进入Simulink Library Browser，单击File―New―Model建立程序设计界面。从Simulink Library Browser左侧的模块栏中拷贝所需要的模块到新建的Model文件中设制相应的参数、建立相应的模块并连接起来。
运行：
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开该文件编辑窗口，再单击Debug—Run即可运行该文件。即可清晰地看到对应网络训练的过程以及函数逼近曲线和误差曲线图。此时可以在主窗口中输入w1/w2/b1/b2得到Simulink仿真中所需要的权值和阈值。
Simulink仿真实验
程序编写及运行
BP网络学习和训练
编写：
实验中的程序在M文件中编写。单击MATLAB R2007a 中的File―New―M-File 即可进入文本编辑窗口，输入实验中的程序。输完程序后，单击保存按钮，在对话框中输入文件名，文件名开头必须是字母。把编写好的M文件存放到MATLAB安装文件夹下的work文档中。
NoiseCancellationCompare.mdl Simulink的噪声抵消能力动态仿真比较
实验使用说明
自适应噪声抵消LMS算法Matlab仿真
自适应噪声抵消LMS 算法Matlab 仿真传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此我们需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR 的LMS 自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。
1） 借助MATLAB 画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS 算法的计算公式（δ=0.4）；3） 用MATLAB 产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲n 的值曲线上叠加画出LMS 法时100情况确定，一般选取足够大以使算法达到基)(n y 宽带信号+正弦干扰0()()()y n S n N n =+图；4） 根线上叠加画出采用最陡下降法， LMS 法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。
5）用MATLAB 计算并画出LMS 法时 随时间变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。
用MATLAB 计算并画出LMS 法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n 的变化曲线。
6）用MATLAB 计算并在1）中的误差性能曲面的等次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线；（在实验中n=1,,…..N,N 的取值根据实验本收敛）01(),(0)0.052()sin(16102()sin()16ss S n r N n n N n n πππ==+是均匀分布的白噪音不相关和)(),()(10n N n N n S)(n x x 1()())(n e n N n =1、用Matlab画误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线的程序如下：[h0,h1] = meshgrid(-2:0.1:4 , -4:0.1:2);J=0.55+h0.*h0+h1.*h1+2*cos(pi/8)*h1.*h0-sqrt(2)*h0*cos(pi/10)-sqrt(2)*h1*cos(9*pi/40);echo on;v=0:0.1:2;%axis([-4 4 -4 4 0 100]);figure(1);%误差曲面surf(h0,h1,J);xlabel('h0');ylabel('h1');title('误差性能曲面');figure(2);contour(h0,h1,J,v); %等值曲线xlabel('h0');ylabel('h1');title('误差性能曲面等值曲线');运行结果如下图示：2、①最陡下降法计算公式：）（n 21)()1(H G V n H n δ−=+ 其中δ取0.4，H(0)=[3 -4]，T ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛+==⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⎟⎠⎞⎜⎝⎛=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=−=∑∑==1016k 2cos 2116)(2sin 210162sin 2161)(r 16k2cos 16)(2sin 2162sin 2161)(r )1()0(2)()()0()1()1()0(22)(2)(V 15015010G ππππππππi yx i xx yx yx xx xx xx xx yxxx k i i k k i i k r r n h n h r r r r r n H R n 而故⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=5320.37362.2)0(5377.06725.02)()(19239.09239.012)(10G G V n h n h n V②LMS 算法计算公式：,...2,1,0),1()1()()1()1()()1()1(e =+++=++−+=+n n X n e n H n H n X n H n y n T δ其中δ取0.4。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计
（４）有用信号 ：手机播放 的一段音乐。 （５）噪声信号：周期性噪声 （单频信号），产生方法 是用信 号发生器产生１．５ＫＨｚ正弦信号 ，经过音 响播放 。选 用 １．５ＫＨｚ是 因为这 个 频段 正好 处 在 语音 信 号频 段范 围 中 。
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ ＷＯＲＬＤ ·探 索 与 观 察
基于ＭＡＴＬＡＢ的 自适应噪声抵消器设计
陕西科技 大学电气与信 息工程 学院 马令坤 程林 波
【摘 要 】噪 声污染 已经成 为一个亟待 解决的社会 问题 ，无论是在 日常生活 中还是在 工程应 用领域 ，噪声干扰 问题 都严 重 影响 着人们 的 生活生 产。本 文 阐述 了 自适应噪 声抵 消器原理 ，搭 建 了 自适应噪 声抵 消 系统 ，采 集 了真 实的语 音和 噪 声信号 ，并在ＭＡＴＬＡＢ中完成 了抵 消处理 ，分析 了抵 消结果 ，经过计 算信 号在抵 消前后 的信 噪 比分 别为１３．８３ｄＢ和
Ｅ［ｅ 】＝日 （ ＋，％一 ） ］＝Ｅ［ｓ 】＋ｅｌ（ｎｏ一＿，Ｊ） 】
当调节权 系数 ，使Ｅ 。】最小 ，信号 功率目ｓ 】不变 ，相
应 的最小输 出功率 为：
Ｅｍ［ 】＝墨 ＋ 一力 】＝Ｅ［ 】＋ ｆ（ 一），） ］
当 调节 权 系 数使 得Ｅ 】最小 时 ， Ｅ［（ｎｏ—ｙ） ］也 达到 最 小，滤波器输 出．ｙ无限逼近噪 声ｎ。，ｙ是噪 声ｎ。的最佳均方 估计 ［６］，系统输 出ｅ就会越接 近有用信 号ｓ。
５９．０８ｄＢ，信 噪 比 增 益 为 ４５．２５ｄＢ。
【关键 词 】自适应抵 消器 ；放大 电路 ；数据采集 ；ＭＡＴＬＡＢ处理
０ 引 言
在信 号传 输过程 中 ，受到噪 声干扰 是不可 避免 的 ， 严 重 的甚至会 淹没 在背 景噪声 里 ，使用 传统 滤波器 很难 有 很好的滤波效果［１］。 白适应 噪声抵 消器 能在不知道外界 噪声源 特性 、传输 路径 不断发 生变化 的情况 下从复 杂背 景 噪声 中提取 到有 用信 号 ，消 除外界干 扰噪 声的影 响 ， 提 高信 号信 噪 比。 自适应 滤波器 已经广 泛应用 到 了 日常 消费领 域 、军事通 信领 域 、医疗器械领 域和 工程应 用领 域［２］， 自从 自适应抵消 系统研 究 以来 ，受到 了人们广泛关 注 ， 已经成为信号处理领域 的一个重要分支 。 主 Biblioteka 入 端 … … … … … 一，
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ ＷＯＲＬＤ ·探 索 与 观 察
基于ＭＡＴＬＡＢ的 自适应噪声抵消器设计
陕西科技 大学电气与信 息工程 学院 马令坤 程林 波
【摘 要 】噪 声污染 已经成 为一个亟待 解决的社会 问题 ，无论是在 日常生活 中还是在 工程应 用领域 ，噪声干扰 问题 都严 重 影响 着人们 的 生活生 产。本 文 阐述 了 自适应噪 声抵 消器原理 ，搭 建 了 自适应噪 声抵 消 系统 ，采 集 了真 实的语 音和 噪 声信号 ，并在ＭＡＴＬＡＢ中完成 了抵 消处理 ，分析 了抵 消结果 ，经过计 算信 号在抵 消前后 的信 噪 比分 别为１３．８３ｄＢ和
Ｅ［ｅ 】＝日 （ ＋，％一 ） ］＝Ｅ［ｓ 】＋ｅｌ（ｎｏ一＿，Ｊ） 】
当调节权 系数 ，使Ｅ 。】最小 ，信号 功率目ｓ 】不变 ，相
应 的最小输 出功率 为：
Ｅｍ［ 】＝墨 ＋ 一力 】＝Ｅ［ 】＋ ｆ（ 一），） ］
当 调节 权 系 数使 得Ｅ 】最小 时 ， Ｅ［（ｎｏ—ｙ） ］也 达到 最 小，滤波器输 出．ｙ无限逼近噪 声ｎ。，ｙ是噪 声ｎ。的最佳均方 估计 ［６］，系统输 出ｅ就会越接 近有用信 号ｓ。
５９．０８ｄＢ，信 噪 比 增 益 为 ４５．２５ｄＢ。
【关键 词 】自适应抵 消器 ；放大 电路 ；数据采集 ；ＭＡＴＬＡＢ处理
０ 引 言
在信 号传 输过程 中 ，受到噪 声干扰 是不可 避免 的 ， 严 重 的甚至会 淹没 在背 景噪声 里 ，使用 传统 滤波器 很难 有 很好的滤波效果［１］。 白适应 噪声抵 消器 能在不知道外界 噪声源 特性 、传输 路径 不断发 生变化 的情况 下从复 杂背 景 噪声 中提取 到有 用信 号 ，消 除外界干 扰噪 声的影 响 ， 提 高信 号信 噪 比。 自适应 滤波器 已经广 泛应用 到 了 日常 消费领 域 、军事通 信领 域 、医疗器械领 域和 工程应 用领 域［２］， 自从 自适应抵消 系统研 究 以来 ，受到 了人们广泛关 注 ， 已经成为信号处理领域 的一个重要分支 。 主 Biblioteka 入 端 … … … … … 一，
基于LMS算法自适应噪声抵消器的分析研究
( n) - y ( n) )
(2)
两边取数学期望 ,可得 :
E[ e2 ( n) ] = E[ s2 ( n) ] + E[ v0 ( n) - y ( n) ) 2 ] +
2 E[ s ( n) ( v0 ( n) - y ( n) ) ]
(3)
自适应过程就是自动调节权重 w j 使均方最小
的过程 ,式 (3) 中第一项为信号功率 ,与 w ( n) 无关 。
图 3 自适应噪声对消结果
图 3 中 ,信号源产生一个正弦信号 ,并与噪声 源产生的高斯白噪声信号叠加后进入噪声对消器 主通道 ,自适应滤波器的输入端是单一的噪声源产 生的噪声信号 ,通过 L MS 算法自适应调整线性组 合器的权系数 ,主通道与参考通道内的噪声信号对 消 ,所输出误差信号即为信号源产生的期望正弦信 号 。带噪声正弦信号经自适应对消后 ,能够达到较 好的去噪效果 。 3. 2 步长因子对仿真性能的影响分析
第 37 卷 (2009) 第 3 期
计算机与数字工程
85
基于 L M S 算法自适应噪声抵消器的分析研究3
王海峰 陈 伟 黄秋元
(武汉理工大学信息工程学院 武汉 430070)
摘 要 自适应信号处理的理论和技术已经成为人们常用的语音去噪技术 ,而 Matlab 为其提供了更为方便快捷的方 法来对语音信号进行消噪处理 。通过介绍自适应滤波器原理 ,在对自适应滤波器相关理论研究的基础上 ,重点研究了 L MS 自适应滤波算法 ,并对 L MS 自适应算法进行了分析 ,用 Matlab 对其进行了仿真和实现 。
3 收稿日期 :2008 年 11 月 27 日 ,修回日期 :2008 年 12 月 16 日 作者简介 :王海峰 ,男 ,硕士研究生 ,研究方向 :现代通信网络与技术 。陈伟 ,男 ,教授 ,博士生导师 ,研究方向 :信息传 输与处理 、光电子与通信网络 、计算机通信技术 。黄秋元 ,男 ,副教授 ,硕士生导师 ,研究方向 :高速数字电路设计 、光 纤通信技术 、电磁场与微波技术 。
基于LMS算法的自适应对消器的MATLAB实现
N = 5; w = ones(N,1); u = 0.0026; y = zeros(length(t),1); for k = N:length(t) y(k) = n1(k-N+1:k)'*w; e(k) = d(k) - y(k); w = w + 2*u*e(k).*n1(k-N+1:k); end
% 滤波器阶数 % 初始பைடு நூலகம்滤波器权值 % 步长因子
% 跟新权值
% 图像化仿真效果 subplot(211),plot(t,x);title('被噪声污染的正弦信号'); subplot(212),plot(t,s,'k',t,e,'g'); % 对消噪声后， 误差信号即为对原始信号的估计 legend('原始正弦信号','自适应滤波后的信号'); axis([0 1 -1 1]);title('滤波效果');
图 1 自适应对消原理图 其中，滤波器的传输函数可以根据某一信号（这里为系统的输出信号）自动 调整，假定 s，n0 , n1 是零均值的平稳随机过程 zj = dj − yj = sj + n0 − yj 输出信号的均方值 E[zj2 ] = E[(dj − yj )2 ] = E[(sj + n0 − yj )2 ] = E sj2 + E[(n0 − yj )2 ] + 2E[sj (n0 − yj )] 由于 s 与n0 ，n1 不相关，因此 s 与yj 也不相关，则 E[zj2 ] = E sj2 + E[(n0 − yj )2 (1-3) (1-2) (1-1)
E sj2 表示信号的功率。由上面的表达式可以看出，要是输出信号只包含有用
主动噪声控制算法matlab代码
主题：主动噪声控制算法matlab代码1. 概述在现代社会中，噪声污染已成为一个严重的环境问题，给人们的生活和工作带来了不便和危害。
为了减少噪声对人们的影响，人们提出了许多噪声控制的方法和算法。
其中，主动噪音控制技术是一种通过发射与噪声相位相反的声音波来抵消噪声的技术。
本文将介绍主动噪声控制算法的原理以及利用Matlab实现该算法的代码。
2. 主动噪声控制算法原理主动噪声控制算法是通过利用声波的干涉原理，即通过发射一个与噪声相位相反的声音波来抵消噪声。
其原理可以用以下几个步骤来描述：（1）检测噪声信号：首先需要利用麦克风等传感器来检测环境中的噪声信号。
（2）信号处理：将检测到的噪声信号进行采样和数字化处理，以便进行后续的计算和操作。
（3）噪声信号相位反转：根据检测到的噪声信号，计算出与其相位相反的声音波，并根据该声音波生成相应的控制信号。
（4）发射相位相反的声音波：利用扬声器等输出设备发射相位与噪声相反的声音波，使其与噪声相遇时发生干涉，从而达到抵消噪声的效果。
3. 主动噪声控制算法Matlab代码实现下面将介绍如何利用Matlab实现主动噪声控制算法的代码。
我们需要定义一些变量和参数，以便于进行后续的计算和操作。
具体代码如下：```matlabfs = xxx; 采样频率f = 1000; 噪声频率t = 0:1/fs:1-1/fs; 时间序列y = sin(2*pi*f*t); 噪声信号```接下来，我们需要对噪声信号进行数字化处理，以便进行后续的计算和操作。
具体代码如下：```matlabn = length(y); 信号长度Y = fft(y,n); 进行傅里叶变换f = (0:n-1)*(fs/n); 变换后的频率序列power = abs(Y).^2/n; 计算能量谱```我们可以根据上面计算得到的能量谱，计算出与噪声相位相反的声音波，并根据该声音波生成相应的控制信号。
具体代码如下：```matlabanti_phase = -y; 与噪声相位相反的声音波control_signal = anti_phase * k; 生成控制信号```我们利用扬声器等输出设备发射相位与噪声相反的声音波，以实现抵消噪声的效果。
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自适应噪声抵消技术的研究[电路与系统专业优秀论文]
自适应噪声抵消技术的研究摘要任何系统都不可避免地受到噪声的影响，如何有效地消除和抑制噪声是多年来的热门研究课题之一。
噪声抑制方法可以分为两大类:被动噪声抑制和主动噪声抑制。
随着控制系统理论和数字信号处理技术的发展，主动噪声抑制技术开始以自适应为主要研究方向。
自适应噪声抵消技术是基于自适应滤波原理的一种扩展，它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号，抑制或衰减噪声干扰，提高信号传递和接收的信噪比质量。
本文主要研究基于自适应滤波器的主动噪声抑制技术及其实现方法。
本文介绍了自适应滤波器的基本原理，结构和应用；对自适应算法中的最小均方算法和最小二乘算法进行了深入研究，具体分析了他们的收敛特性及各参数对算法性能的影响,并对算法的性能进行比较。
应用MATLAB软件，对自适应算法在噪声对消中的应用进行了仿真研究，针对各类不同参数和不同输入信号，分析比较了各种情况下的滤波器收敛速度、稳态误差和各算法的优缺点；并完成了语音信号的噪声消除实例。
在理论和仿真研究的基础上，结合先进的数字信号处理技术完成了自适应滤波器的实现方案的设计:基于DSP芯片实现NLMS算法的噪声抵消器。
采用德州仪器公司的定点DSP芯片TMS320C5402，设计了系统的外围接口电路；在集成开发环境Code Composer中，采用C语言和汇编语言混合编程的方法进行编程设计，实现了自适应滤波功能，并对其在噪声抑制中的应用进行了研究。
该方法克服了传统的基于最小均方算法的缺点，在收敛速度和收敛性能上都有所改善，解决了梯度噪声放大问题；同时相比RLS算法减小了运算量，取得了较好的效果。
关键词：噪声消除；自适应算法；MATLAB；DSPAbstractAll systems will be influenced by noise, How to effectively eliminate the noise is one of hot subjects for years. Noise suppression is classified into two classes: Passive Noise Control and Active Noise Control. With the development of control system theory and digital signal processing, Active Noise Control puts concentration on adaptation. The adaptive noise canceling system develops from the adaptive filtering system. It can improve the quality of signal by picking up and detecting the useful signal or canceling noise in the environment which was interfered by noise. The paper studied the Active Noise Control and its application method based on adaptive filter approach.The paper begins with the principle of adaptive filter,structure and application. Based on the principle, Least Mean Square and Least Squares are researched deeply. They are important algorithms of adaptive filter. The ratiocinative process and convergence performance of the algorithms is given. Parameter effects on performance of the algorithm are studied. Based on the MATLAB platform, simulation is carried out for the applications of adaptive algorithms in noise cancelling, analysis of convergence rate and steady state error results are given under various conditions. Accordingly, merits of the different algorithms are discussed; and as an example ,the speech signal processing is introduced.On the basis of theoretical investigation and simulation, high performance implementation of adaptive filter are achieved in the paper: Noise canceller using NLMS algorithms is designed based on DSP. In the DSP implementation, a type of DSP processors is used. It is TMS320C54x processor produced by TI Corp. Peripheral interface circuit is designed. C language and assembling language is used for program. The method has advantage on rate and performance of convergence compare with LMS; and has advantage on calculation quantity compare with RLS.Key Words: Noise cancelling; Adaptive algorithm; MATLAB; DSP湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
matlab自适应谱加权滤波器
matlab自适应谱加权滤波器
自适应谱加权滤波器是一种数字信号处理技术，用于去除信号中的噪声。
它的基本原理是根据信号的频谱特性，对不同频率的信号进行不同的加权处理，从而达到去除噪声的目的。
下面是一个简单的matlab自适应谱加权滤波器的实现过程：
1. 读取信号数据
首先，需要读取需要处理的信号数据。
可以使用matlab中的load函数或者wavread函数读取音频文件，也可以使用matlab中的randn函数生成随机噪声信号。
2. 计算信号的功率谱密度
使用matlab中的pwelch函数或者periodogram函数计算信号的功率谱密度。
功率谱密度是信号在不同频率上的能量分布情况，可以用来判断信号中噪声的频率分布情况。
3. 计算加权系数
根据信号的功率谱密度，计算不同频率上的加权系数。
一般来说，噪声在高频段的能量较大，因此可以对高频段的信号进行更强的加权处理。
可以使用matlab 中的fir1函数或者fdesign.arbmag函数设计加权系数滤波器。
4. 进行滤波处理
将加权系数应用到信号上，进行滤波处理。
可以使用matlab中的filter函数或者conv函数进行滤波处理。
5. 输出处理结果
将处理后的信号输出到文件或者播放出来，以便进行后续的分析或者使用。
以上就是一个简单的matlab自适应谱加权滤波器的实现过程。
需要注意的是，实际应用中可能需要对滤波器的参数进行调整，以达到更好的去噪效果。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
徐梅花;王福明
【期刊名称】《电子测试》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】阐述了自适应噪声抵消(ANC)技术的基本原理,基于自适应滤波器的原理,设计了自适应噪声抵消器;在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了自适应噪声抵消器的核心--LMS自适应滤波算法.在MATLAB中的Simulink下,建立了自适应噪声抵消器的模型,并通过设置不同的参数进行仿真,结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号.最后对系统进行了性能分析,给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求.
【总页数】4页(P43-46)
【作者】徐梅花;王福明
【作者单位】中北大学现代教育技术与信息中心,太原,030051;中北大学现代教育技术与信息中心,太原,030051
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.4
【相关文献】
1.基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计及应用研究 [J], 肖尚辉;高曾辉;黄邦菊
2.基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计 [J], 马令坤;程林波
3.自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现 [J], 成利香;张桂新
4.基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与控制:MATLAB算法基础》 [J], 花有清
5.基于MATLAB和FPGA的DDS发生器的设计与实现 [J], 李奇;黄大胜;李倩;缪露露
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基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
２００９年１１月第”期危子测斌ＥＬＥＣＴＲｏＮＩＣＴＥｓＴＮｏｖ．２００９Ｎｏ．１／基于Ｍ棚，ＡＢ的自适应噪声抵消器的设计与实现徐梅花，王福明（中北大学现代教育技术与信息中心太原０３００５１）摘要：阐述了自适应噪声抵消（ＡＮＣ）技术的基本原理，基于自适应滤波器的原理，设计了自适应噪声抵消器；在对自适应滤波器相关理论研究的基础上，重点研究了自适应噪声抵消器的核心——Ｉ。
ＭＳ自适应滤波算法。
在ＭＡＴＬＡＢ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ下，建立了自适应噪卢抵消器的模型，并通过设置不同的参数进行仿真，结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。
最后对系统进行了性能分析，给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求。
关键词：自适应滤波；噪声抵消；ＬＭＳ；ＭＡＴＩ。
ＡＢ仿真中图分类号：ＴＮ９１１．４文献标识码：ＡＤｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢＸｕＭｅｉｈｕａ，ＷａｎｇＦｕｍｉｎｇ（ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ。
Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１．Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｅｌａｂｏｒａｔｅｄｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＮＣ），ｄｅｓｉｇｎｅｄＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ；Ａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ，ｔｈｅｃｏｒｅｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｅｅｌｌｅｒ－ＬＭＳａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ．ＵｎｄｅｒｔｈｅＳｉｍｕｌｉｎｋｏｆＭＡＴＩ。
MATLAB去噪音处理要点说明
实施报告题目：用MATLAB去除音频中的噪音学号： 12121021 姓名：任课教师：联系方式：2014年2月5日第一局部理论自学容阐述5.5系统的物理可实现性、佩利---维纳准那么对于理想低通滤波器而言，在物理上是不可能实现的，但是我们能设计出接近理想特性的滤波器。
虽然理想低通滤波器在实际中是不能实现的，但是我们希望找到一种区分可实现性与不可实现性的标准，这就是佩利-维纳〔Paley-Wiener〕准那么。
由佩利-维纳准那么给出了，一个网络幅度函数物理可实现的必要条件，但绝非充要条件。
物理可实现性在文献中有不同定义方法，这里采用最低限度的定义把物理可实现性系统和不可实现系统区分开来。
我们可以直观地看到，一个物理可实现系统在鼓励参加之前是不可能有响应输出的，这称为因果条件。
这个条件在时域里的表述为：物理可实现系统的单位冲激响应必须是有起因的，即。
从频域来看，如果幅度函数满足平方可积条件，即，佩利和维纳证明了对于幅度函数物理可实现的必要条件是，它被称为佩利-维纳准那么。
关于这个准那么的推导及更详细的容，与本课程的联系不紧，在此我们只讨论由这个准那么得到的一些推论。
1.幅度函数在某些离散频率处可以是零，但在一个有限频带不能为零。
这是因为，假设在某个频带都有，那么，从而不能满足为佩利-维纳准那么，系统是非因果的。
2.幅度特性不能有过大的总衰减。
由佩利-维纳准那么可以看出，幅度函数不能比指数函数衰减的还要快，即是允许的，而是不可实现的。
3.尽管理想滤波器是不能实现的，但是我们可以任意逼近其特性。
因此有关理想滤波器的研究是有意义的。
在实际电路中，不能实现理想低通滤波器的矩形振幅特性，我们只能近似得到，但所需要的电路元件随着逼近程度的增加而增多的。
一个准确的近似，在理论上需要无限多个元件，于是滤波器的相移常数变为无限大，从而输出脉冲的振幅出现在无限延时以后，所以响应曲线的振荡衰减局部不会在以前出现。
我们注意到，佩利-维纳准那么只是就幅度函数特性提出了系统可实现性的必要要求，而没有给出相位方面的要求。
噪声产生器的MATLAB实现及性能分析
目录1 引言 (3)1.1研究课题的意义 (3)1.2 噪声产生器的研究现状 (4)1.3 选题的研究内容 (4)1.4 MATLAB 仿真软件介绍 (5)2 基本原理 (6)2.1 高斯白噪声和带限白噪声 (6)2.2 m序列 (7)3 系统设计 (9)3.1 模型建立及主要模块设计 (9)3.2 主要模块设计 (10)3.3仿真结果及分析 (15)3.4不同噪声产生器波形比较 (17)4 遇到问题及解决办法 (18)5 结束语 (20)参考文献 (21)噪声产生器的MATLAB实现及性能分析——噪声带宽为1.5MHz摘要在分析通信系统的抗噪声性能时,常用高斯白噪声作为通信信道中的噪声模型，由它给出具有所要求的统计特性，并且可以随意控制其强度，以便得到不同信噪比条件下的系统性能。
因为在通信系统中常见的热噪声近似为白噪声，且热噪声的取值恰好服从高斯分布。
实际信道或滤波器的带宽存在一定限制，白噪声通过后，其结果为带限噪声，若其谱密度在通带范围内仍具有白色特性，则称其为带限白噪声。
本课程设计的目的主要是仿真噪声产生器。
利用Matlab中Simulink模块的m序列模拟高斯白噪声，调制频率搬移到10MHz后，送入一带宽为1.5MHz的带通滤波器，得到带宽为1.5MHz的带限白噪声，示波器上观察该噪声波形，并观察其频谱，与同组同学比较各种不同带宽噪声的波形和性能。
通过仿真结果表明，通过Simulink中m序列产生的伪随机序列有很好的噪声特性。
关键词噪声产生器；带限白噪声；matlab/Simulink；m序列1 引言噪声并不如我们平日所认为的那样是无用的有害的，比如白噪声并非“噪音”, 这是一个良好的信号频率，就像听到一个温柔的声音,类似风吹过通过树木、瀑布、广播或静态海洋草地。
白噪声可构成整个光谱频率,人类的耳朵可以听到。
生活中到处充满了声音和噪声干扰,如轿车鸣喇叭、狗叫声、邻居吵架、警报器报警声等。
一种基于MATLAB的ANFIS自适应消噪设计
福建电脑２００６年第１期一种基于ＭＡＴＬＡＢ的ＡＮＦＩＳ自适应消噪设计王保峰１石春和１王忠强２（１军械工程学院光学与电子工程系河北石家庄０５０００３；２济南军区海防部队雷达站山东威海２６４２００）【摘要】本文讨论了一种基于ＭＡＴＬＡＢ的ＡＮＦＩＳ自适应消噪技术，该技术的实际应用能够在复杂的环境下，能很好地抑制噪声，从而获得清晰的话音数据信号。
【关键词】自适应消噪；模糊；神经网络１原理自适应神经网络模糊系统的一个十分重要的应用领域就是消噪去扰。
在信号处理和控制中，测量信号往往带有噪声。
当噪声源可以测量或满足一定的假设（如白噪声）时，对噪声信号的建模是消除噪声、提高测量数据精度的有效方法。
图１叠加了噪声的测量过程Ｉ为待测信号，Ｎ为噪声源，Ｄ叠加道测量信号Ｍ中的噪声信号。
Ｄ和Ｎ之间满足非线性映射关系ｆ，即Ｄ（ｋ）＝ｆ（Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．）Ｍ（ｋ）＝Ｉ（ｋ）＋Ｄ（ｋ）＝Ｉ（ｋ）＋ｆ（Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．）为了从Ｍ中消除Ｄ的影响，对测量信号的滤波是一种可能采取的方法，但当Ｉ与Ｄ的频谱存在严重交叠时，采取频域滤波方法无法获得较好的效果。
在可以获得噪声源Ｎ的条件下，对噪声非线性特性进行建模是消除噪声影响一种有效的方法。
基于神经网络模糊系统的非线性映射和学习能力能够用于噪声信号的非线性建模。
在进行神经网络模糊系统的训练之前，必须获得噪声非线性特性的输入输出数据对（Ｎ（ｋ），Ｄ（ｋ）），但期望输出Ｄ（ｋ）一般无法获得，为此需要采用测量输出Ｍ（ｋ）作为期望输出来对神经网络模糊系统进行训练。
Ｍ（ｋ）是在Ｄ（ｋ）的基础上叠加了输入信号Ｉ（ｋ）获得的输出，当Ｉ（ｋ）是零均值的信号且与噪声信号不相关时，利用Ｍ（ｋ）代替Ｄ（ｋ）将可以完成对噪声非线性特性的建模。
另外，在利用神经网络模糊系统对噪声非线性特性进行建模时的另一个假设是噪声非线性特性的阶次是已知的，即非线性映射关系Ｄ（ｋ）＝ｆ（Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．）中的Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．是有限的已知项。
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w1=w1+2*u*e(i*x1(i;
w2=w2+2*u*e(i*x2(i;
3.2MATLAB的仿真测试
在仿真过程中,采用正弦信号作为有用信号,均值为零,信噪比为3db的高斯白噪声作为叠加的噪声信号。基于LMS算法,步长分别设置为0.01和0.05的输出波形图将仿真输出结果进行比较:
图2步长为0.01的自适应噪声抵消器的输出波形
其中μ为固定步长因子,是一常数。
显然上面的算法不需要事先知道信号的统计量(即相关量R和P ,而使用他们的瞬时估计代替算法获得的权重只是一个估计值,但随着调节权重,这些估计值逐渐提高,滤波器也越来越适应信号特性,最终权值收敛,收敛的条件为
其中λmax是输入数据方差矩阵的最大特征值。下面给出基本LMS算法实现的步骤:
1. 1自适应滤波器噪声抵消的基本原理
一个自适应滤波器包括两个不同的部分:一个是具有可调系数的数字滤波器,一个是用于调整或改变滤波系数的自适应算法。图1给出了自适应滤波器作为噪声对消的原理框图。
图1自适应滤波器作为噪声对消的原理框图
噪声消除的主要目的是对被污染信号中的噪声的最优估计,以获得信号的最优估计。其中x(n表示输入信号; y(n表示被污染的信号,包括所希望的信号和噪声信号; r(n表示被污染信号的某种测量,与叠加的噪声信号相关; d (n:表示叠加噪声信号的估计值; e(n;表示作为输出的信号,一是作为希望信号x(n的估计输出值,二是用于调整自适应滤波器的参数。利用此输出值通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整,最终获得噪声最优估计值,当输入信号的统计特性发生变化,自适应数字滤波器能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。
参考文献:
[1]Emmanuel C.Ifeachor , Barrie W.Jervis Digital Signal Process -ing A Practical Approach,second Edition电子工业出版社[M], 2004
……
strcat(Motor2Cmd[1],"MR-12800\n";
CuEyeActiveXDemoDlg::MotorPort1.WriteToPort
(Motor2Cmd[1];//串口类CSerialPort的成员函数WriteToPort在子窗口IDD_MOTOR的函数中被调用。三.总结
本文所用到的方法,其实就是对父窗口所包含的类进行实例化,然后再在子窗口里进行引用执行。如果是动态的话,也就是说窗口之间相互操作的话,可能会有一些困难。微软本身也并不推荐这样做。
1.2自适应算法的研究
根据自适应算法优化准则的不同,其算法大致分为两大类,一是最小均方算法(LMS , least -mean -square ,二是递归最小二乘法(RLS。LMS算法是基于最小均方误差准则的维纳滤波器和最陡下降法提出的,是对梯度下降算法的近似简化。算法的本思想是:调整滤波器自身的参数,使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差最小,系统输出为有用信号的最佳估计。其算法推导如下:
参考文献:
[1]李勇,一个多串口多线程数据采集系统软件的设计与实现[M],计算机集成制造系统-CIMS , 1999,(06
[2]康灿,王万玉,基于串口的信号源与解调器微机控制系统[M],微计算机信息, 2005,10,4-6
[3]吴秋明,基于RS-485总线的PC与多单片机间的串行通信[M],微计算机信息, 2006-8, , 143-145页
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162
福建电脑
2010年第9期
(上接第176页
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序体中MotorSetDlg.cpp中需要对通用串口类CSerial -Port加以引用,代码片断如下:
#include"SerialPort.h"
……
图3步长为0.05的自适应噪声抵消器的输出波形从上面图得知:
步长u越大,收敛速度越快,但稳定性差;步长u越小,其稳定性越高,但其收敛速度慢。
4、结束语
本文从自适应滤波的基本原理出发,给出了自适应噪声对消的系统框图,并重点研究了基于LMS的自适应算法,其算法简单快捷易实现。在强噪声环境下,具有很好的去噪功能。
1初始化,令所有权重为任一固定值,或为0;
2计算滤波输出
3计算估计误差
4更新下一时刻的滤波器的权重
3、自适应噪声抵消器的MATLAB的设计与实现max
1
0−?
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1
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N
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k
x n w k x
−
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−−
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−
−?
(1 ( 2( (
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w k w k e n x n k
0、引言
自适应滤波自适应滤波器不需要输入信号的先验知识,它是利用前一时刻已经获得的输入信号获参量,调节现时刻的滤波参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优维纳滤波。自适应滤波自Widrow等提出以来,因其计算量小,易于实现等特点,得到了各领域的广泛应用。
1、自适应滤波器噪声抵消的原理
3.1基于LMS算法的自适应噪声抵消的MATLAB编程
下面给出了LMS算法的自适应噪声抵消的MAT -LAB主要程序段
w1=0; %权系数初值
w2=0;
e=zeros(1,length(x;
y=0;
u=0.05;
for i=1:1000%LMS算法
y=w1*x1(i+w2*x2(i;
e(i=x(i-y;
这样就可以在子窗口IDD_MOTOR的程序体中的任何位置调用父窗口uEyeActiveXDem中包含的通用串口类CSerialPort的任何成员函数及控件。其调用方法如下:
……
void MotorSetDlg::OnBnClickedButtonIncrease( {
char Motor2Cmd[15][50];
福建电脑2010年第9期
自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现
成利香1,2,张桂新1
(1.中南大学信息科学与工程学院湖南长沙4100002.湖南工学院湖南衡阳421002
【摘要】:本文简述了自适应滤波的基本原理,并给出了自适应滤波噪声抵消的一般系统模型,重点研究了LMS自适应算法。完成了在MATALB下的仿真,并通过设置不同参数,对其性能做了分析。【关键词】:自适应滤波;噪声抵消; LMS算法; MATLAB
w2=w2+2*u*e(i*x2(i;
3.2MATLAB的仿真测试
在仿真过程中,采用正弦信号作为有用信号,均值为零,信噪比为3db的高斯白噪声作为叠加的噪声信号。基于LMS算法,步长分别设置为0.01和0.05的输出波形图将仿真输出结果进行比较:
图2步长为0.01的自适应噪声抵消器的输出波形
其中μ为固定步长因子,是一常数。
显然上面的算法不需要事先知道信号的统计量(即相关量R和P ,而使用他们的瞬时估计代替算法获得的权重只是一个估计值,但随着调节权重,这些估计值逐渐提高,滤波器也越来越适应信号特性,最终权值收敛,收敛的条件为
其中λmax是输入数据方差矩阵的最大特征值。下面给出基本LMS算法实现的步骤:
1. 1自适应滤波器噪声抵消的基本原理
一个自适应滤波器包括两个不同的部分:一个是具有可调系数的数字滤波器,一个是用于调整或改变滤波系数的自适应算法。图1给出了自适应滤波器作为噪声对消的原理框图。
图1自适应滤波器作为噪声对消的原理框图
噪声消除的主要目的是对被污染信号中的噪声的最优估计,以获得信号的最优估计。其中x(n表示输入信号; y(n表示被污染的信号,包括所希望的信号和噪声信号; r(n表示被污染信号的某种测量,与叠加的噪声信号相关; d (n:表示叠加噪声信号的估计值; e(n;表示作为输出的信号,一是作为希望信号x(n的估计输出值,二是用于调整自适应滤波器的参数。利用此输出值通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整,最终获得噪声最优估计值,当输入信号的统计特性发生变化,自适应数字滤波器能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。
参考文献:
[1]Emmanuel C.Ifeachor , Barrie W.Jervis Digital Signal Process -ing A Practical Approach,second Edition电子工业出版社[M], 2004
……
strcat(Motor2Cmd[1],"MR-12800\n";
CuEyeActiveXDemoDlg::MotorPort1.WriteToPort
(Motor2Cmd[1];//串口类CSerialPort的成员函数WriteToPort在子窗口IDD_MOTOR的函数中被调用。三.总结
本文所用到的方法,其实就是对父窗口所包含的类进行实例化,然后再在子窗口里进行引用执行。如果是动态的话,也就是说窗口之间相互操作的话,可能会有一些困难。微软本身也并不推荐这样做。
1.2自适应算法的研究
根据自适应算法优化准则的不同,其算法大致分为两大类,一是最小均方算法(LMS , least -mean -square ,二是递归最小二乘法(RLS。LMS算法是基于最小均方误差准则的维纳滤波器和最陡下降法提出的,是对梯度下降算法的近似简化。算法的本思想是:调整滤波器自身的参数,使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差最小,系统输出为有用信号的最佳估计。其算法推导如下:
参考文献:
[1]李勇,一个多串口多线程数据采集系统软件的设计与实现[M],计算机集成制造系统-CIMS , 1999,(06
[2]康灿,王万玉,基于串口的信号源与解调器微机控制系统[M],微计算机信息, 2005,10,4-6
[3]吴秋明,基于RS-485总线的PC与多单片机间的串行通信[M],微计算机信息, 2006-8, , 143-145页
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福建电脑
2010年第9期
(上接第176页
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序体中MotorSetDlg.cpp中需要对通用串口类CSerial -Port加以引用,代码片断如下:
#include"SerialPort.h"
……
图3步长为0.05的自适应噪声抵消器的输出波形从上面图得知:
步长u越大,收敛速度越快,但稳定性差;步长u越小,其稳定性越高,但其收敛速度慢。
4、结束语
本文从自适应滤波的基本原理出发,给出了自适应噪声对消的系统框图,并重点研究了基于LMS的自适应算法,其算法简单快捷易实现。在强噪声环境下,具有很好的去噪功能。
1初始化,令所有权重为任一固定值,或为0;
2计算滤波输出
3计算估计误差
4更新下一时刻的滤波器的权重
3、自适应噪声抵消器的MATLAB的设计与实现max
1
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N
n n k
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x n w k x
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w k w k e n x n k
0、引言
自适应滤波自适应滤波器不需要输入信号的先验知识,它是利用前一时刻已经获得的输入信号获参量,调节现时刻的滤波参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优维纳滤波。自适应滤波自Widrow等提出以来,因其计算量小,易于实现等特点,得到了各领域的广泛应用。
1、自适应滤波器噪声抵消的原理
3.1基于LMS算法的自适应噪声抵消的MATLAB编程
下面给出了LMS算法的自适应噪声抵消的MAT -LAB主要程序段
w1=0; %权系数初值
w2=0;
e=zeros(1,length(x;
y=0;
u=0.05;
for i=1:1000%LMS算法
y=w1*x1(i+w2*x2(i;
e(i=x(i-y;
这样就可以在子窗口IDD_MOTOR的程序体中的任何位置调用父窗口uEyeActiveXDem中包含的通用串口类CSerialPort的任何成员函数及控件。其调用方法如下:
……
void MotorSetDlg::OnBnClickedButtonIncrease( {
char Motor2Cmd[15][50];
福建电脑2010年第9期
自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现
成利香1,2,张桂新1
(1.中南大学信息科学与工程学院湖南长沙4100002.湖南工学院湖南衡阳421002
【摘要】:本文简述了自适应滤波的基本原理,并给出了自适应滤波噪声抵消的一般系统模型,重点研究了LMS自适应算法。完成了在MATALB下的仿真,并通过设置不同参数,对其性能做了分析。【关键词】:自适应滤波;噪声抵消; LMS算法; MATLAB