第七讲自适应噪声抵消技术

通信系统信噪比优化技巧通信系统信噪比是衡量通信质量的一个重要参数，它可以影响到数据传输的正确性和速度。

因此，对信噪比进行优化是提升通信系统质量的关键。

本文将介绍通信系统信噪比优化技巧，包括信号增强、噪声消除和信号处理等方面的方法。

一、信号增强信号增强是提高信噪比的一种有效方式。

它通过增强信号的强度和降低噪声的幅度来实现。

下面是几种常见的信号增强技术。

1. 增加信号功率增加信号功率可以有效提高信噪比。

这可以通过增加发射功率、加强天线增益或使用放大器等方式实现。

然而，需要注意的是，增加功率可能会带来其他问题，如电磁干扰，因此应综合考虑。

2. 采用自适应滤波器自适应滤波器可以调整滤波器的带宽和增益等参数，使其适应信号的特征并减少噪声的影响。

自适应滤波器可以在系统中采用多种形式，如FIR、IIR和LMS等。

3. 使用编码、调制和多路复用技术编码、调制和多路复用技术可以在信号传输过程中对信号进行处理，从而使其更具抗噪声能力。

编码技术可以通过纠错码、压缩码等方式降低误码率；调制技术可以通过采用差分调制、正交幅角调制等方式降低干扰；多路复用技术可以将多个信号混合在一个通道中传输，从而提高带宽利用率。

二、噪声消除噪声是影响通信系统信噪比的主要因素之一。

减少噪声的影响可以有效提高信噪比，以下是一些常见的噪声消除技术。

1. 降低电磁干扰电磁干扰是噪声的主要来源之一。

消除电磁干扰可以采取多种措施，如降低发射功率、增加天线方向性、采用合适的频段等。

2. 滤波滤波是最常见的一种消噪技术。

其主要思想是在通信系统中采用滤波器对信号进行滤波，使噪声被滤除。

滤波器种类繁多，最常用的包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器以及陷波滤波器等。

3. 模拟抑制模拟抑制是一种用于抑制噪声的数字信号处理技术。

其基本思想是将噪声和信号分离开来，在数字信号处理器上对噪声进行处理，以达到抑制噪声、提高信噪比的目的。

三、信号处理技术信号处理技术是可以以数字方式处理信号，从而优化信噪比的一种有效方式。

底噪消除的算法在语音传输的过程中，语音增强方案经常被采用。

它使用FEC编码技术(由卷积编码和维特比译码算法组成)进行数据传输，有着大批量的数据运算(包括卷积和译码等算法)和检测，而且都是采用先进的DSP处理器来完成的，其中就包括语音编码和降噪。

1 干扰相减降噪技术研究为了降低信号在传输过程中的噪声，改善语音传输质量，大多会采用三种通用的语音增强方法。

首先是干扰相减法，即通过减掉噪声频谱来抑制噪声；其次是谐波频率抑制法，即利用语音增强的方法来完成减噪，基于噪声的周期性原理，利用谐波噪声的自适应梳状滤波实施基频跟踪来完成降噪；第三是利用声码器再合成法，它利用迭代法，在语音建模的基础上，估计模型参数，用描述语音信号的方法再重新合成无噪声信号。

每种方法都有自己的特点，这里介绍噪声相减法降噪。

单通道语音增强系统(图1)必须在无语音期间，也就是在只有背景噪声存在时估计噪声的特性。

通过语音启动检测器(VAD)采集有效的语音源和噪音源，然后利用噪声相减算法实现降噪。

基于声音语音的周期性，时域自适应噪声抵消法可以通过产生参考信号而加以利用。

其中，参考信号是延迟主信号一个周期形成的，需要有复杂的间距估计算法。

在语音帧内利用FFT，用估计的噪声幅值频谱相减，并逆变换这个相减后的频谱幅值，再利用原始噪音的相位，求出有噪音短时幅值和相位频谱。

增强步骤一帧接一帧地完成。

此方法先把污染的语音利用带通滤波器组分解成不同的频率组，随后每个分波段的噪声功率在无语音期间被估计出来。

通过利用衰减因子可以获得噪声抑制，其中衰减因子相对应于每个分波段估计噪声功率比上的瞬时信号功率。

2 谱相减降噪技术研究目前，多数的通信减噪都是使用DSP来完成的，主要是使用FFT降低噪声。

其中，频谱相减提供了有效的计算方法，通过从有噪声语音谱中减去噪声频谱，即增强了语音，又降低了噪声。

有噪声语音被分段，并且被设置窗口，每个数据窗口的FFT均被执行，并且幅值频谱被计算出来。

光信号处理中的噪声去除技术研究光信号处理是当前研究的热点，它在通信、光学成像和生物医学领域有着广泛的应用。

然而，光信号接收和处理中常常会受到噪声的干扰，这给信号的处理和分析带来了很大的困难。

因此，噪声去除技术成为了光信号处理中不可或缺的一部分。

一、噪声类型在对光信号进行噪声去除之前，我们必须对光信号噪声做出客观的认知。

通常，光信号中的噪声可以分为以下几类：自然光和低频噪声、放大噪声和散射光等。

其中，自然光和低频噪声范围也较为广泛，主要由周围环境的光照变化引起。

放大噪声则是由于电信号放大器内部噪声和温度方差引起的。

而散射光则是由于光学元件散射光线所引起的。

二、噪声去除技术为了有效地去除光信号中的噪声，许多噪声去除技术已经被开发和应用。

这些技术包括数字滤波、小波去噪、短时时域幅度抑制（STA）和非线性光学去噪（NOLM）等。

下面，我们将对其中的几种噪声去除技术进行详细讨论。

1. 数字滤波数字滤波是一种最常用的噪声去除技术，它可以利用数字信号处理的方法将信号中的噪声滤除。

数字滤波打破了以往传统模拟滤波器的限制，可以充分发挥数字信号处理器的优势。

常见的数字滤波算法包括均值滤波、中值滤波和自适应滤波等。

其中，自适应滤波是一种较为成熟的噪声去除技术，其根据信号本身的特点进行滤波。

2. 小波去噪小波去噪技术是近年来应用较广的一种噪声去除技术，它可以同时去除信号内的高频噪声和低频噪声，其基本思想是将信号分解成多个小波分量，并根据信号的能量分布和噪声特点，选择适当的阈值对每个小波系数进行处理。

小波去噪技术的优点是能够削弱噪声，同时保护信号的特征，对于信号和噪声频谱重叠的场合，具有较好的效果。

3. 短时时域幅度抑制（STA）短时时域幅度抑制技术是一种新型的去除低频噪声的方法，它是借鉴脑信号处理中的方法，在穿插时间段内对信号进行平滑处理，以增加信号的整体稳定性。

这种方法可以有效地抑制低频噪声，并且不会对信号的其他特性造成影响。

《生物医学信号处理》课程教学大纲课程编号：适用专业：生物医学工程、生物信息学、生物信息技术以及相关专业学时数：48学分数：3先修课程：《线性代数与空间解析几何》、《人体解剖生理学》、《信号与系统》、《数字信号处理》等执笔者：《生物医学信号处理》课程组编写日期：2013年5月一、课程性质和任务《生物医学信号处理》是一门理论与实践、原理与应用紧密结合的重要专业基础课。

本课程培养学生熟练掌握离散时间信号和系统的基本理论和基本分析方法，使学生了解如何应用数字频谱分析、最优滤波器等技术解决生物医学领域中的具体问题。

本课程对于生物医学工程、生物信息学等专业的学生是必备的重要专业基础课。

二、理论课程教学内容和要求（40学时）第1章生物医学信号处理概述1．教学内容（1）学习生物医学信号处理的理由（2）信号及其类型（3）一些典型的生物医学信号简介（4）处理生物医学信号的目的2．教学要求（1）了解本课程背景，包括整个课程的教学内容、学习方法、与其他课程之间的联系、学习要求和考核要求；（2）掌握确定性、随机、分形和混沌等4种类型信号的定义以及相互之间的联系与差别；（3）理解生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；（4）了解外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X射线等；（5）掌握生物医学信号的主要特点。

第2章数字信号处理基础1．教学内容（1）傅立叶变换及其意义（2）傅立叶变换的性质（3）频域分析和谱图表示（4）频域分辨率（5）数字滤波器的设计和实现2．教学要求（1）掌握傅立叶变换的意义及各种变换对、离散傅立叶变换；（2）掌握傅立叶变换的性质；（3）掌握信号的频域分析和谱图表示方法；（4）正确理解频域分辨率的概念；（5）了解常用的数字滤波器的设计和实现方法。

第3章随机信号基础1．教学内容（1）随机信号（2）随机信号的统计特征描述（3）几种典型的随机过程（4）随机信号通过线性系统2．教学要求（1）了解随机信号的表示方法；（2）掌握概率分布函数和各态遍历随机过程；（3）掌握随机信号的统计特征量和样本数字特征；（4）掌握高斯（正态）过程、理想白噪过程和限带白噪过程；（5）理解随机信号通过线性系统的基本关系式。

激光通信系统噪声分析和处理方法作者：谷雷来源：《城市建设理论研究》2013年第31期摘要：本文介绍了激光通信系统的噪声分类，并简要介绍了处理方法。

关键字：激光通信；噪声Abstract: This article describes the laser communication system noise classification, and briefly describes treatment methods.Keywords: laser communication; noise中图分类号： P733.22 文献标识码： A在最广泛的意义上，可以认为噪声就是扰乱或有用信号的某种不期望的扰动。

传感器分辨力的限制是噪声。

系统动态范围决定噪声。

可处理的最高信号电平受电路特性的限制，但最小可检测电平取决于噪声，所以，噪声是一个极重要的工程问题，这里只做简单分析。

1 噪声的分类检测系统中的噪声，一般来讲表现为以下几种：热噪声、散粒噪声、低频噪声、和放大器噪声等1.1 热噪声热噪声是导体中的电荷载流子的随机热激振动引起的。

这种载流子的运动类似于微粒的步郎运动。

根据对步郎运动的研究，热噪声上可以预见的。

减小热噪声的影响，可以有这样几种方法：传感器的电阻必须尽可能小；额外的串联电阻元件必须避免；同时，希望带宽尽可能窄，而只维持通过信号特征所必需的带宽。

在系统设计时，可将频率限制同后面某级一并考虑。

1.2 过剩噪声电阻除了有热噪声外，许多电阻在流过直流电流时还有过剩噪声。

在合成碳质电阻中这种噪声作用最大，在绕线电阻中通常并不重要。

电阻的过剩噪声可以用分贝表示的噪声指数来度量。

噪声指数就是每十倍程内电阻两端每伏特的直流压降在电阻中产生的噪声微伏数。

因此，即使噪声是电流流动引起的，也可用直流电压来表示它，而不用电阻或电流表示。

某些类型的电阻的噪声指数可能达到10dB，相当于3μV/（直流伏特）/10倍频程。

这可能是相当可观的影响。

奇妙的噪声控制技术范文噪声控制技术在现代社会中扮演着重要角色，对人们的生活和健康产生着深远的影响。

为了提高居民的生活质量，许多国家已经开始采取积极的措施来控制噪声污染。

在这篇文章中，我将探讨一些奇妙的噪声控制技术，以期能够进一步改善噪声环境。

首先，我要介绍的是被动噪声控制技术。

被动噪声控制技术利用物理原理来减少噪声的传播和干扰。

其中一种被动噪声控制技术是隔声墙。

隔声墙是一种特殊的建筑结构，它能够减少噪声的传播和反射。

隔声墙通常由吸声材料制成，如泡沫塑料或纤维板。

这些材料能够吸收噪声能量，从而减少噪声的反射和传播。

另一种被动噪声控制技术是隔音窗。

隔音窗是一种具有隔音功能的窗户，可以阻挡噪声的传播。

隔音窗通常由两层玻璃或塑料材料构成，中间填充着空气或隔音材料。

这种设计能够有效地减少噪声的传播，提供更加安静的室内环境。

另一个奇妙的噪声控制技术是主动噪声控制技术。

主动噪声控制技术利用电子设备和算法来抵消噪声。

其中一种主动噪声控制技术是主动噪声消除耳机。

这种耳机内置了麦克风和电子设备，能够捕捉环境噪声，生成与之相反的声波，并将其发送到耳机的音箱中。

这样一来，环境噪声和耳机生成的声波会互相抵消，提供一个更加宁静的音乐体验。

另一种主动噪声控制技术是噪声抵消系统。

噪声抵消系统通常用于减少机器噪声，如飞机引擎噪声或汽车引擎噪声。

噪声抵消系统利用麦克风和扬声器来监测和抵消环境噪声。

当麦克风捕捉到环境噪声时，扬声器会发出与之相反的声波，从而达到噪声抵消的效果。

除了上述的被动和主动噪声控制技术，还有一种奇妙的噪声控制技术是生物噪声控制技术。

生物噪声控制技术借鉴了自然界中一些生物的特性，来减少噪声的传播和影响。

其中一种生物噪声控制技术是借鉴蝙蝠的耳朵结构来设计超级听力装置。

蝙蝠以超声波来感知猎物和避免障碍物，其耳朵结构能够聚焦和放大声波。

通过模仿蝙蝠的耳朵结构，科学家们设计出了一种超级听力装置，可以增强人类的听力能力，同时减少噪声的干扰。

enc降噪原理
ENC降噪技术，又称为环境噪声抑制（Environmental Noise Cancellation），是一种通过算法和信号处理技术，将环境噪声从音频信号中消除或减小的方法。

ENC降噪的原理基于以下几个步骤：
1. 环境噪声采集：利用麦克风等设备采集到环境中的噪声，并将其转换为数字信号。

2. 噪声建模：对环境噪声进行建模，通常使用自适应滤波器来自动估计和跟踪环境噪声的特性。

通过监测噪声的统计特征和频谱分布等信息，得到噪声的模型。

3. 噪声抑制：利用噪声模型，将噪声从原始音频信号中减小或消除。

这通常通过数字滤波器实现，该滤波器根据噪声模型的参数来抵消噪声成分。

4. 语音增强：在抑制噪声的同时，要保留并增强语音信号的清晰度和质量。

这可以通过加权处理原始信号和抑制后的噪声信号来实现。

ENC降噪技术的关键在于准确建模和抑制环境噪声。

由于环境噪声的特性可能随时间和场景变化，ENC系统通常具有自适应性，能够实时跟踪环境噪声的变化并相应地调整参数。

ENC降噪技术广泛应用于消费电子产品（如耳机、扬声器）
和通信设备（如手机、会议系统）中，以提供更清晰、更准确的音频体验。

通过消除环境噪声，ENC降噪技术能够有效提高语音识别的准确性，并提供更好的通信质量和音频享受。

摘要摘要同时同频全双工（Co-time Co-frequency Full Duplex, CCFD）概念的提出，意在通过改变无线通信技术来缓解快速增长的业务需求与有限的频谱资源之间日益紧张的关系。

理论上，CCFD通信模式能够在同一频率的信道上同时进行信号的发送与接收，使频谱利用率提高到目前的两倍。

然而，由于CCFD系统中存在严重的自干扰问题，且具体的解决方案尚在研究优化过程中，因此CCFD技术在5G的白皮书中仅被列为潜在的关键技术。

目前，关于自干扰抵消的研究主要可以分为三个方面：空域、模拟域以及数字域。

其中，数字域因其极高的灵活性和强大的信号处理能力，近年来得到国内外无线通信领域的广泛关注。

本论文围绕如何优化数字域的自干扰抵消技术进行展开，并且与空域、模拟域相结合，实现CCFD系统的自干扰抵消。

已有的自干扰抵消技术虽然已经能够提供一定的自干扰抑制能力，基本保证简单CCFD系统的正常通信。

但是在实际的全双工系统中，仅通过线性抵消不可能实现自干扰的完全抑制，收发链路中存在的器件损耗还会引入一些非理想因素，比如：非线性失真、相位噪声、量化噪声、高斯噪声、IQ不平衡等。

本文首先将发射链路中功率放大器（Power Amplifier, PA）的非线性效应考虑在内，分析了当输入为宽带信号时的非线性特征，对比后选择并联Hammerstein模型来近似PA的非线性失真。

然后基于单发单收全双工收发系统，根据最小二乘（Least Square, LS）准则对信道进行离线估计，实现数字域的非线性自干扰抵消。

仿真结果证明，与线性自干扰抵消相比，该方案能够在数字域获取更高的干扰抵消比。

然后在此基础上，针对时变信道，又提出了基于自适应滤波的数字域非线性自干扰抵消方案。

在考虑PA非线性失真的前提下，采用自适应滤波原理，根据最小均方（Least Mean Square, LMS）准则，对信道实时进行跟踪，保证信道估计的准确度，从而确保数字域的自干扰抵消能力。