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回声消除几种常用的算法比较（1）LMS与RLS自适应滤波算法性能比较最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS 算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
基于自适应噪声抵消系统，对比研究了两类自适应滤波算法在噪声抵消应用中的滤波性能。
计算机仿真实验结果表明，两种算法都能从高背景噪声中提取有用信号。
相比之下，RLS算法具有比LMS好得多的启动速度和收敛速度，对非平稳信号适应性强，其滤波性能明显好于LMS算法，但其计算复杂度高，不便于实时处理。
而LMS算法相对存在收敛速度不够快和抵抗突出值干扰能力不够强。
值得深入研究的是降低RLS算法的计算复杂度，进一步提高LMS算法的收敛速度并减少其残余(失调)误差。
(2)LMS与NLMS的比较通过理论分析和实验对比得出NLMS算法的复杂度最小且鲁棒性最好，但是遇到相关信号时，收敛速率最慢。
在实际应用中，NLMS算法便可以基本满足要求，但是NLMS算法步长选择一种收敛速度和收敛精度的折衷。
(3) NLMS算法与NBLMS算法的比较由于回声消除的效果除了与算法有关外，还与滤波器系数的个数、采样率、削波处理、近端语音信号检测等因素相关，因此对两个算法进行比较时，这些因素都取相同值．两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较见表1．由此可见：两种算法在性能上的差异与滤波器系数的个数N 和滤波器系数块大小M有关．上述的几种算法各有特点。
(1)RLS算法即使是在输入信号相关矩阵的特征值扩展比较大的情况都能实现快速收敛，且对输入参考信号特征值散布不敏感，但其实现都以增加计算复杂度和稳定性问题为代价，而这些问题对于基于LMS准则的算法来说却并不重要，因此实际应用中很少采用。
C语言LMS双麦克风消噪算法详解双麦克风实时自适应噪声消减技术双麦克风消噪算法是一种用于实时自适应噪声消减的技术，通过同时使用两个麦克风来采集噪声和声音信号，然后使用适当的算法对信号进行处理，以最大程度地降低噪声的影响。
双麦克风消噪算法的基本原理是利用两个麦克风之间的声音差异来确定噪声的特征，然后将此特征应用于消除噪声的过程中。
算法首先使用两个麦克风分别对环境中的噪声和声音信号进行采样，得到两个不同的声音信号。
然后通过对这两个信号进行相减操作，得到一个新的信号。
这个新的信号包含了噪声的特征，并且与原始噪声信号具有相同的频谱和相位特征。
接下来，算法使用自适应滤波器对这个新的信号进行处理，通过调整滤波器的系数来最小化噪声信号对声音信号的影响。
在实际实现中，双麦克风消噪算法需要解决以下几个关键问题：1.麦克风的位置和方向选择：为了获取有效的噪声特征，需要选择合适的麦克风布置位置和方向。
通常情况下，可以选择两个麦克风在离主要声源较近的位置，以便更好地捕捉到噪声特征。
2.噪声特征提取：通过将两个麦克风信号相减，可以得到包含噪声特征的新信号。
但是，由于噪声和声音信号的相对强度和频谱等特征可能会发生变化，需要使用适当的算法来提取这些特征。
3.自适应滤波器设计：自适应滤波器是实现噪声消减的关键组件，其系数的调整会直接影响噪声消减的效果。
根据噪声特征的变化，需要实时调整滤波器的系数，以适应不同的噪声环境。
4.实时性要求：双麦克风消噪算法需要在实时环境中进行处理，因此对算法的实时性要求较高。
需要使用高效的算法和数据结构来提高算法的运行速度，并且需要对硬件进行适当的优化，以提供足够的计算资源。
总的来说，双麦克风消噪算法是一种用于实时自适应噪声消减的技术，通过同时使用两个麦克风来获取噪声和声音信号，然后使用适当的算法对信号进行处理，以最大程度地降低噪声的影响。
这种算法需要解决麦克风位置选择、噪声特征提取、自适应滤波器设计和实时性要求等关键问题，以实现高效的噪声消减效果。
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。
心电信号处理中的噪声干扰消除算法研究引言：心电信号是一种重要的生物电信号，对于研究心血管疾病和诊断心脏健康状态具有重要价值。
然而，心电信号在采集和传输过程中会受到各种类型的噪声干扰，干扰对信号质量的影响不可忽视。
因此，开发有效的噪声干扰消除算法成为心电信号处理的关键任务。
一、噪声干扰的类型在心电信号处理中，常见的噪声干扰类型包括基线漂移、肌电干扰、交流干扰、呼吸运动干扰和电极偏移等。
这些噪声干扰会降低心电信号的质量，使得信号处理和分析的结果不可靠。
1. 基线漂移是指心电信号在采集过程中由于传感器运动、电极与皮肤接触状态的变化或电极质量的差异产生的缓慢漂移。
基线漂移使得心电信号的幅值动态范围受限，对于心电信号的精确分析产生重大影响。
2. 肌电干扰是指由心脏周围的肌肉活动引起的干扰信号。
人体的骨骼肌活动、瞬间肌肉收缩或其他无意义的运动会导致肌电干扰。
肌电干扰信号的频谱与心电信号重叠较大，极大地增加了信号处理的难度。
3. 交流干扰是指来自电力线的干扰信号，通过电极和电缆传导到心电信号中附带的干扰。
交流干扰信号的频率通常为50/60 Hz，并且幅度可能随距离电力线的远近而变化。
这种干扰不仅会引起心电信号的偏移，也会造成噪声信号的增加。
4. 呼吸运动干扰是指由于呼吸而引起的胸部和腹部肌肉活动所产生的机械振动。
这种干扰信号的频率范围通常为0.15 Hz至0.5 Hz，与心电信号的频率范围有一定的重叠。
呼吸运动干扰会使心电信号的幅值和形态发生明显变化。
5. 电极偏移是指心电信号采集电极安装不当或电极脱落引起的干扰。
电极偏移会导致心电信号的形态异常，使得信号处理结果不可靠。
二、噪声干扰消除算法的研究为了消除心电信号中的噪声干扰，研究人员开发了多种算法和方法。
以下介绍几种常见的噪声干扰消除算法。
1. 基线漂移补偿算法基线漂移是心电信号中常见的干扰源，为了有效去除基线漂移，研究人员提出了许多补偿算法。
其中一种常用的方法是高通滤波器。
前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。
我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。
另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。
自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。
自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。
线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。
其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。
我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。
通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。
1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。
自适应滤波第1章绪论 (1)1.1自适应滤波理论发展过程 (1)1. 2自适应滤波发展前景 (2)1. 2. 1小波变换与自适应滤波 (2)1. 2. 2模糊神经网络与自适应滤波 (3)第2章线性自适应滤波理论 (4)2. 1最小均方自适应滤波器 (4)2. 1. 1最速下降算法 (4)2.1.2最小均方算法 (6)2. 2递归最小二乘自适应滤波器 (7)第3章仿真 (12)3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12)3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15)组别: 第二小组组员: 黄亚明李存龙杨振第1章绪论从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波。
相应的装置称为滤波器。
实际上, 一个滤波器可以看成是一个系统, 这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、或者希望得到的有用信号, 即期望信号。
滤波器可分为线性滤波器和非线性滤波器两种。
当滤波器的输出为输入的线性函数时, 该滤波器称为线性滤波器, 当滤波器的输出为输入的非线性函数时, 该滤波器就称为非线性滤波器。
自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时, 或是输入过程的统计特性发生变化时, 能够自动调整自己的参数, 以满足某种最佳准则要求的滤波器。
1. 1自适应滤波理论发展过程自适应技术与最优化理论有着密切的系。
自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。
1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。
并利用Wiener. Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。
基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。
20世纪60年代初, 卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论, 在时间域上提出了状态空间方法, 提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法, 并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波, 克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性, 并获得了广泛的应用。
第9卷 第19期 2009年9月167121819(2009)1925835205 科 学 技 术 与 工 程Science Technol ogy and Engineering Vol 19 No 119 Oct .2009Ζ 2009 Sci 1Tech 1Engng 1自适应噪声消除算法的性能比较与仿真江清潘 常太华3 朱红路 马 军1(华北电力大学控制科学与工程学院,北京102206;湖北省汉江河道管理局1,潜江433100)摘 要 在信号处理中,噪声往往是非平稳和随时间变化的,传统方法很难解决噪声背景中的信号提取问题。
通过对自适应噪声消除原理的研究,介绍了基于参考信号和基于预测原理的两种自适应噪声消除(ANC,Adap tive Noise Cancellati on )方法,分析对比了基于最小均方(L M S,LeastMean Squares )、递推最小二乘(RLS,Recursive Least Squares )和平方根自适应滤波(QR-RLS,recursive least squares based on QR decompositi on )三种噪声消除算法的性能。
仿真结果表明:这几种算法都能从高背景噪声中有效地抑制干扰提取出有用信号,显示出了良好的收敛性能。
相比之下,RLS 算法和QR -RLS 算法呈现出更快的收敛速度、更强的稳定性和抑噪能力。
关键词 自适应噪声消除 自适应滤波器 噪声中图法分类号 TP27412; 文献标志码 A2009年6月15日收到国家自然科学基金(50776030)资助第一作者简介:江清潘(1986—),男,福建三明人,硕士在读,研究方向:电力生产过程建模、燃烧优化。
E 2mail:jqpgg m @g mail 1comjqphd2007@yahoo 1cn 。
3通信作者简介:常太华(1951—),女,山西榆社人,教授,研究方向:信息融合及检测新技术。
在信号处理领域中噪声消除是一个非常重要的问题,对噪声环境中系统的正常工作有着很大的影响。
隐藏在有用信号中的背景噪声往往是非平稳且随时间变化的,信号和噪声的统计特性往往无法知晓,而且背景噪声中的有用信号往往微弱而不稳定,此时采用传统方法很难解决噪声环境中的信号提取问题[1]。
近年来自适应噪声消除(ANC )系统成为消除噪声的研究热点,利用自适应滤波器具有在未知环境下良好运行并跟踪输入统计量随时间变化的能力,通过不断调整抽头权系数来适应发生变化的信号和噪声的统计特性,达到消除噪声干扰的目的[2]。
根据噪声知识的了解情况,ANC 系统可采用基于参考信号和基于预测原理的两种噪声消除方法。
在噪声相关知识足够了解的情况下可选取一个与噪声信号相关的参考信号进行噪声干扰对消。
在噪声相关知识了解不够充分时可根据自适应滤波器的预测原理,利用噪声信号的时间不相关性来达到噪声消除的目的。
ANC 系统的核心是自适应滤波器,通过自适应算法对滤波器权系数进行调整以实现最佳滤波。
不同的自适应滤波器算法具有不同的收敛速度、稳态失调和算法复杂度,基于上述两种噪声消除方法对比分析了基于L MS 、RLS 和QR -RLS 三种算法的噪声消除效果。
仿真结果表明,这几种算法都能从高背景噪声中提取有用信号。
相比之下,在基于参考信号的方法中,RLS 算法体现出了更好的收敛性能和抑制干扰的能力。
在基于预测的消噪方法中,QR -RLS 算法呈现出了更快的收敛速度、更强的稳定性和抑噪能力。
1 自适应噪声消除原理及算法111 噪声消除原理自适应滤波器噪声消除系统是以噪声干扰为处理对象,将其抑制或者进行衰减,以提高输出端的信噪比质量。
分析了基于参考信号和基于预测原理的两种自适应噪声消除方法。
11111 基于参考信号的噪声消除在了解噪声信号相关知识的情况下,选取一组与有用信号无关而与背景噪声相关的信号作为参考信号,利用两个噪声的相关性以及有用信号与参考噪声的独立性,通过自适应滤波器的参数调节使滤波器输出逼近于扰动的动态特性,消除该扰动的影响。
图1为ANC 系统基于参考信号的基本结构,期望响应d (n )为有用信号s (n )与干扰i (n )之和,即d (n )=s (n )+i (n ),i ′(n )是与i (n )相关的参考输入,自适应滤波器通过调整抽头权值,使其输出y (n )成为i (n )的最佳估计,则误差e (n )即为对有用信号的最佳估计。
图1 基于参考信号的噪声消除11112 基于预测原理的噪声消除在可获得噪声源i (n )或能得到该噪声相关知识的情况下,上述方法是消除噪声影响的一种有效方法。
然而在许多噪声抵消系统的实际应用中,参考噪声的获取并不是很理想,此时可利用自适应滤波器的预测原理进行噪声消除,其基本原理如图2所示。
图2 基于预测的噪声消除考虑到白噪声具有时间上不相关的特性,对输入混有白噪声的信号u (n )进行一定时间的延迟并作为自适应滤波器的输入u ′(n ),而将带噪声信号直接作为参考信号d (n )。
由于延迟后的有用信号具有很强的相关性,则自适应滤波器可以对该信号进行预测,而噪声在各个抽样点上是不相关的,则自适应滤波器不能对白噪声进行估计,所以滤波器的输出是对有用信号最好的估计,滤波输出信号中的噪声会大大减小,从而达到噪声消除的目的。
112 自适应滤波算法ANC 系统的核心是自适应滤波器,自适应算法对其参数进行控制,以实现最佳滤波。
根据自适应算法优化准则的不同,自适应滤波算法可分为两类最基本的算法:最小均方(L MS )算法和递推最小二乘(RLS )算法。
为克服RLS 算法数值的不稳定性,许多学者研究了基于QR 分解的自适应RLS (QR -RLS )算法。
不同的算法具有不同的消噪性能。
自适应滤波器在n 时刻的抽头输入为u (n )=[u (n ),u (n -1),111,u (n -M +1)]T,M 为抽头数(即滤波器长度)。
相应地,抽头权向量为^ω(n )=[^ω0(n ),^ω1(n ),111,^ωM -1(n )]T,d (n )为给定期望信号,e (n )是误差信号。
各种算法的具体推导过程不再赘述,在此只列出迭代公式如下。
11211 L MS 算法(1)初始化:如果已知抽头权向量^ω(n )的先验知识,则用它来选择^ω(0);否则令^ω(0)=0。
(2)基本迭代过程:对于n =0,1,2,…,e (n )=d (n )-^w H(n )u (n )(1)^ω(n +1)=^ω(n )+μu (n )e 3(n )(2)式(2)中μ为步长参数,用它来控制系统的稳定性和收敛速率,其值越高则收敛速率快,但稳定性变差,反之亦然。
11212 RLS 算法(1)抽头权向量初始值^ω(0)=0,逆相关矩阵初始值p (0)=δ-1Ι。
其中Ι为单位矩阵。
(2)基本迭代过程:对于n =1,2,…π(n )=p (n -1)u (n )(3)k (n )=π(n )λ+u H (n )π(n )(4)ξ(n )=d (n )-^w H(n -1)u (n )(5)^w (n )=^w (n -1)+k (n )ξ3(n )(6)p (n )=λ-1k (n -1)-λ-1k (n )u H(n )p (n -1)(7)e (n )=d (n )-^w H(n )u (n )(8)其中λ是遗忘因子,且0<λ<1。
δ为正则化参数,它的设定与信噪比有关,高信噪比时取小值,低信噪比时则取较大值;k (n )为增益向量,从有限精度运6385科 学 技 术 与 工 程9卷算的角度考虑,该值计算分两步进行,先计算中间量π(n ),再计算k (n );ξ(n )为先验估计误差。
11213 QR -RLS 算法(1)初始化:相关矩阵Φ-12(0)=δ12Ι,逆相关矩阵p (0)=0。
(2)基本迭代过程:对于n =1,2,…λ1/2Φ1/2(n -1) u (n )λ1/2p H (n -1)d (n )0T1Θ(n )=Φ1/2(n )p H(n )ξ(n )γ1/2(n )u H (n )Φ-H /2(n )γ1/2(n )(9)^w H(n )=p H(n )Φ-12(n )(10)e (n )=d (n )-^w H(n )u (n )(11)其中λ是指数加权向量,δ为正则化参数,Θ(n )为酉旋转矩阵,它对前阵列中输入数据矩阵u (n )的元素进行运算,产生后阵列顶行的零块项。
ξ(n )为先验估计误差。
2 仿真实验211 基于参考信号的噪声消除有用信号取振幅为515的正弦信号,如式(12)所示。
s (n )=515sin (0102t )(12)将该信号叠加带限高斯白噪声i (n )构成待消噪的混叠信号并作为自适应滤波器的期望输出d (n ),带噪声信号与原始信号对比如图3所示。
图3 带噪声信号与原始信号选择一组与白噪声相关的信号作为参考输入i ′(n ),利用图1的消噪原理对有用信号进行提取,提取结果如图4所示。
可以看出,三种算法都能从图4 基于参考信号的三种算法消噪结果强背景噪声中提取出有用信号。
相比之下,RLS 算法体现出了更好的收敛性能以及抑制干扰的能力,达到了较好的消噪效果。
图5显示了三组算法在噪声处理过程中的均方误差曲线,可以看出,RLS 算法在提取信号时,收敛速度快、估计精度高并且稳定性好,可以很好的抑制噪声干扰加速收敛过程,体现出较强的自适应能力。
而LMS 算法和QR -RLS 算法也能将有用信号提取出来,但在估计精度和收敛速度上较RLS 算法要差些。
图5 三种算法消噪的均方误差738519期江清潘,等:自适应噪声消除算法的性能比较与仿真 212 基于预测原理的噪声消除取式(12)中的原始正弦信号为有用信号,将上述方法中的带噪声信号作为待消噪信号u (n ),利用图2中的原理,将u (n )作为自适应滤波器的期望信号d (n )进行噪声消除,得到图6所示的噪声消除结果。
图6 基于预测原理的三种算法消噪结果图7显示了三种算法在迭代过程中的均方误差。
由图6和图7可以看出,三种算法都能较好的提取出有用信号。
相比之下,用QR -RLS 算法提取到的正弦信号与标准的正弦信号几乎完全一致,收敛速度快、估计精度高并且稳定性好,可以明显抑制扰动且均方误差几乎为0,达到了很好的消噪效果。
RLS 算法在经过初期的自适应收敛过程后,快速地跟踪了输入信号的动态特性,很好的恢复了原始正弦信号,这点从均方误差上可以很好的看出,除了初始阶段有较大的均方误差,随后其值也几乎为0。
而LM S 自适应滤波算法虽然也能很好的将有用信号提取出来,并具有很好的稳态性能,但相比前两个算法而言在估计精度上还有待改善。
