您当前的位置：
首页 > 文献资料
所属专业：
自适应噪声抵消器文献资料
-
自适应噪声抵消技术中一种变步长的小均方(LMS)算法研究
目的探求可应用于航天和航空领域的有效自适应噪声抵消算法.方法设计变步长的小均方算法(LMS算法)实现自适应噪声抵消.通过估计输入信号信噪比确定迭代步长,从而自动调节自适应滤波器参数,直至获得被干扰语音的优估计.结果当输入的含噪语音信噪比为-6 dB、0 dB、6 dB时,降噪后输出信噪比分别为18.2 dB、22.1 dB和25.2dB.结论该算法性能优于归一化LMS算法,可为今后自适应噪声抵消技术在航天和航空领域的应用提供依据.
-
一种用于降低回响的自适应算法
目的回响是影响自适应噪声抵消器(abapitve noise canceller,ANC)性能的重要因素,本文拟提出一种降低回响的改进算法.方法根据剩余均方误差随着有用信号功率的增加而增加的思想,在S.Ikeda算法的基础上,采用改进的算法.结果在4种不同输入信噪比情况下,改进算法的输出信噪比比S.Ikeda算法分别提高了5.4 dB、2.8 dB、0.4 dB和0.3 dB.且输入信噪比在0 dB时改进算法的MOS值高于S.Ikeda算法的MOS值.结论和S.Ikeda算法相比较,改进算法在一定程度上能更好地降低抵消器输出中的回响效应.
-
非接触生物雷达基于自适应滤波的心跳信号检测
目的:从生物雷达非接触检测到的呼吸和心跳的混合信号中有效地分离出心跳信号.方法:利用基于RLS算法的自适应噪声抵消器,提出一种分离心跳信号和呼吸信号的方法.结果:采用基于RLS算法的自适应抵消器能够分离出心跳信号,其心率与从心电信号获得的心率具有很强相关性(γ2=0.95,P＜0.000 1).结论:该文提出的分离心跳信号的方法具有较好的实用性,有望实现呼吸和心跳信号的实时分离.
