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基于GSC结构的多麦克风数字助听器的自适应波束形成算法
针对利用麦克风阵列进行数字助听器的语音增强这一应用,本文对传统的GSC结构的自适应波束形成算法加以改进,以对固定波束形成器(fixed beamfomer,FBF)的输出进行语音活动检测的结果,来取代信干比作为处理过程中的自适应模式控制,并将波束形成过程对目标语音信号的畸变引入到滤波器代价函数的设计,重新定义多路输入抵消器(multiple-input canceller,MC)中的归一化小均方算法的迭代公式,以减少自适应过程中目标语音的损失.仿真结果显示使用新的代价函数后,背景噪声和强干扰得到了明显的抑制,目标语音信号的畸变显著减小,而算法因此增加的计算量也在一个可接受的程度.
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数字助听器中广义旁瓣消除器的仿真研究
目的:研究数字助听器中竞争语音情形下的语音增强算法.方法:针对语音增强算法中的麦克风阵列自适应波束形成算法,简要回顾了广义旁瓣消除器(GSC)结构的鲁棒性时域自适应波束形成算法,研究了频域GSC结构的自适应波束形成算法.结果:设计仿真实验,对比时、频域GSC的计算复杂度和收敛速度.结论:仿真结果显示,频域GSC结构的自适应波束形成算法与时域GSC对比,具有计算速度快、收敛性能好的优点.
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融合特征空间小方差波束形成和广义相干系数的超声成像方法
为了进一步提高超声成像的质量，提出了融合特征空间小波束形成和广义相干系数的成像方法。首先利用小方差法计算回波数据的协方差矩阵和加权向量；然后对协方差矩阵进行特征分解得到信号子空间，并将加权向量投影到信号子空间，得到特征空间方法的加权向量；同时把阵元数据变换到波束域用于广义相干系数的计算，后用广义相干系数作为加权系数对特征空间小方差波束形成的结果进行优化。为了验证算法的有效性，对医学成像上常用的点目标和斑目标进行了成像，仿真实验结果表明：与特征空间小方差算法和融合特征空间与相干系数的算法相比，本研究提出的方法提高了对比度以及稳健性，其代价是略微降低了成像分辨率。
