自适应滤波算法综述

分析了最小均方误差滤波和递归最小二乘滤波算法、自适应滤波的神经网络方法、基于QR分解的方法、统一模型下的自适应滤波及基于高阶累积量的自适应算法的优缺点,并对自适应滤波算法的未来发展做了展望。     

语音去噪LMS自适应滤波器算法的改进

对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论,针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS(混合LMS)算法.建立了自适应噪声抵消系统,利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析.实验结果表明,两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染,提高语音信噪比为60%～8...     

水下脉冲激光探测后向散射噪声自适应滤波算法

在信号处理中抑制水体传输中带来的后向散射噪声,是水下脉冲激光探测的关键技术之一。基于同一水域相邻2次探测后向散射的相关性,提出一种改进的归一化最小均方（NLMS）自适应滤波算法。根据后向散射的强度和滤波后目标信号大小控制步长因子,使其对不同距离、不同强度的目标信号均能取得良好的滤波效果。通过计算机仿真和水池实验对算法进行验证,结果表明,对不同距离、不同反射强度的目标,该滤波器算法均能以较低的阶数有效滤除后向散射噪声,保留目标回波信号。与现有的自适应滤波方法相比,大大减少了滤波所需的计算资源,在水下脉冲激光探测系统上具有一定的应用价值。     

变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

介绍了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有较快的收敛速度和较小的失调，并且他不受已经存在的不相关噪声的干扰．将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中，给出了计算机仿真结果，仿真结果与理论分析是一致的．     

自适应滤波算法在微弱振动测量中的应用

将递归最小二乘自适应滤波算法应用于激光多普勒测振技术中,搭建了相应的微弱振动测量装置。模拟仿真与实验中,通过与设计的切比雪夫低通滤波算法对比,结果表明:该递归最小二乘自适应滤波算法能够有效抑制随机高斯白噪声,还原出原始信号;能够对简谐振动信号实现有效滤波,并且可以还原出淹没在噪声中的低频20 Hz信号;文中算法可以去除语音噪声,使声音更加纯净,增强语音信号,以此验证了该算法在外差振动测量中的可行性。该算法简单易用、收敛性强、速度快,尤其对于随机噪声的去除比普通的低通滤波器更加有效。     

改进的NLMS算法及其在自适应预测中的应用

通过分析NLMS[1]和VSSLMS[7]两种算法控制时变步长的思想及这两种算法的优缺点,文章提出了一种改进的归一化变步长算法,它同时使用输入信号积累和瞬时误差来控制步长更新.该算法的优越性在于收敛速度快,尤其在系统跳变时也能快速收敛,可很好地应用于自适应预测系统中.理论分析与计算机仿真结果都表明该算法收敛速度快、失调量小、稳定性好, 且在低信噪比的环境中比其他同类算法有更好的性能.     

改进的变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

通过建立误差信号e（n）和步长因子μ（n）之间一种新的非线性函数关系，提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法较固定步长LMS算法收敛速度快、稳定性好，和已有的基于S函数的变步长LMS算法相比，不需要进行复杂的复数运算，大大减化了计算量。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中，计算机仿真结果与理论分析相一致。     

一种新NLMS自适应滤波算法及其在多路回波消除中的应用

提出一种NLMS改进算法并对其收敛性进行了证明。该算法计算复杂度低于Sankaran(1997)所提出的带有正交改正因子的归一化算法(NLMS-OCF)和仿射投影算法(APA),并具有易于实现等特点。仿真结果表明,以单路语音信号作输入时,新算法具有比NLMS-OCF算法更好的收敛速度和精度,而在收敛速度和精度相当的情况下,新算法比APA算法所占用的CPU时间少。将新算法扩展成两路算法后,扩展算法仍然保持了这些特点,与Sankaran(1999)两路NLMS-OCF及Benesty(1996)所提多路仿射算法(APA-MC)相比,新算法更适合于应用到多路回波消除等实时性要求高的场合。1     

自适应格型滤波器新算法及其在语音线性预测合成中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对(LSP)滤波,提出了使用最小均方(LMS)型自适应算法逐级更新计算线谱对系数的方法。实验表明,该算法与其它算法比较,具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的LSP系数进行语音线性预测合成,获得比使用PARCOR系数更好的结果。     

自适应均衡在无线通信中的应用

在无线通信中,由于信道的不完善性和多径衰落等因素,使得数据在无线信道上传输时码间干扰严重,基于LMS(最小均方)算法的自适应判决反馈均衡器因其实现复杂度小可以广泛应用,文章对其原理和结构进行了分析并通过Matlab对该均衡器性能进行了计算机仿真,结果表明:在接收端采用该自适应均衡器可以大大降低误比特率,在工程上具有一定参考价值。     

浅谈有源抗噪声技术在头戴通信产品中的应用

１引言随着现代化装备功率的不断增大，在许多场合都存在着较高的低频噪声，如坦克、装甲输送车、直升飞机等。这些噪声的存在不仅损伤工作人员的听觉系统，而且还严重危害乘员的身体健康。长期在这样的噪声环境中工作，易使人体产生不适和疲劳，降低乘员的注意力，直接影响战斗力。同时，由于低频噪声较难防护，对语言信号掩蔽性强，所以给舱室内通话和对外联络造成严重干扰和影响。表１和表２是目前装备的某型坦克和直升飞机的噪声谱。因此，从技术上提高头戴通信产品的耳罩低频隔声效果，减轻噪声危害，提高通信信号的信噪比是一项具有重…     

考虑载机位置误差的CLS多机无源定位算法

多机无源定位中存在载机位置误差却不予考虑时必然会降低目标的定位跟踪精度。为了解决存在载机位置误差情况下的定位问题,提出了一种考虑载机位置误差的约束最小二乘（CLS）多机无源定位算法。该算法对伪线性观测方程中由于测量误差和载机位置误差而导致的增广系数矩阵的误差协方差阵进行约束,并对伪线性观测方程的误差进行约束最小二乘处理,最终转化为对一组矩阵束的广义特征分解问题。仿真结果表明,相对于最小二乘（LS）算法和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法具有更快的收敛速度和较高的定位精度,并且受载机位置误差影响小,在观测噪声比较大时仍能保持良好的定位性能。      

一种基于Matching pursuits时频分解算法的语音降噪方法

提出一种基于时频分解算法的语音降噪方法,利用Matchingpursuits时频分解算法对含噪语音信号进行分解,把分解后的各个分量的魏格纳分布之和作为整个信号的魏格纳分布,这样便使得信号和噪声在时频平面上有了较直观的分布,利用这个特点对信号进行降噪。仿真结果表明,该方法能在保证可听懂度的情况下,有效地去除含噪语音信号中的宽带噪声。     

一种改进的变步长LMS算法及在车内降噪中的应用

为了提高传统最小均方(LMS)算法的收敛速度,减小稳态误差,基于Sigmoid函数,提出一种改进步长因子μ的方法。该方法通过建立步长因子μ和误差信号e之间的非线性函数关系,并利用指数函数表示误差信号e和可控参数,实现对步长因子μ进行调整。算法收敛初期步长因子μ相对较大,实现加快算法收敛速度的目的;算法收敛后期适度减小稳态阶段步长因子μ,以达到减小算法稳态误差的目的。将该算法应用于车内噪声的有源控制,并与LMS算法进行仿真比较分析。仿真结果表明,相对于传统LMS算法,该算法有效地加快了收敛速度,同时提高了系统的稳定性。     

边缘相似度及其在散斑噪声抑制算法比较中的应用

对于滤波算法,噪声抑制能力和边缘保持能力一直是考核其性能的两个重要指标。对于前者,通常都有相应的参数进行表征,而对于后者,通常却只能依靠人眼进行主观评判。根据标准边缘图像和待测边缘图像边缘点位置的相似性,定义了边缘相似度参数,用来表征滤波算法的边缘保持能力。将此参数应用于高斯噪声图像和椒盐噪声图像滤波算法的比较中,取得了预期的效果:此参数值准确地反映了各滤波算法的边缘保持能力。对激光雷达图像而言,散斑噪声滤波算法的边缘保持能力具有非常重要的意义,为此,将边缘相似度用于散斑噪声滤波算法的边缘保持能力比较,结果表明Lee滤波算法和增强Lee滤波算法具有较强的边缘保持能力,而常规的均值滤波和中值滤波边缘保持能力较差。     

一种应用于MRC pre/post-rake的抗抽头串扰算法

新兴的Pre／post-rake技术和传统rake接收机技术相比,在提高了输出信噪比的同时,也引入了更强的抽头串扰,并且该串扰在普遍的情况下将严重制约pre／post-rake的性能。为了有效地消除抽头串扰对接收性能的影响,文中提出了应用于pre／post-rake技术的抗抽头串扰算法,将该算法和MRC pre／post-rake技术相结合,通过理论计算和通过MATLAB仿真。在不影响其它性能的同时,使MRC pre／post-rake获得了更好的抗抽头串扰能力,从而提高了pre／post-rake的接收性能。     

一种改进的自适应格型陷波算法及其收敛性分析

现有自适应格型陷波器中的引入算子取自局部误差信号,在迭代过程收敛后存在陷波频率偏移的问题,影响了滤波的效果.本文对级联格型陷波滤波器的自适应算法进行了讨论,分析了陷波参数估计与引入算子的关系,在推导原算法迭代误差的数学期望方程基础上,提出一种改进的自适应滤波算法.该算法在不增加计算量的前提下,克服了原算法在收敛后存在的陷波频率偏移的不足.仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于原有的算法.