改进自适应对消算法在工业噪声处理中的应用
改进自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制
第１ ２期
仪 器 仪 表 学 报
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２０ ０ ８年 ｌ ２月
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改进 自适应 噪声 对 消 算 法 的 窄带 干扰 抑 制
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自适应噪声控制技术研究
自适应噪声控制技术研究噪声是人们常常面临的问题。
随着城市化进程的加快、工业化的不断发展以及高速公路网络的不断扩大，噪声污染已成为一种很常见的问题。
长期处于噪声污染环境中，会对人类的身体和心理健康造成极大的影响。
自适应噪声控制技术的出现，为解决噪声污染问题提供了一种有效的途径。
自适应噪声控制技术（Adaptive Noise Control，ANC）是利用数字信号处理技术适应地控制噪声的一种方法。
其最主要目的是通过在噪声源和接收器之间添加一个辅助信号，获得所需下降的噪声。
自适应噪声控制技术优点自适应噪声控制技术具有许多优点，比如能够实时控制、自动适应环境等。
以下为自适应噪声控制技术的一些主要优点：1.具有实时性：自适应噪声控制技术的反馈环路可以实时地从主干路过滤噪声，以进一步抵消噪声。
在处理声音信号时，设备可以快速响应环境变化，从而及时控制噪声。
2.能够实现环境自适应：自适应噪声控制技术可以根据不同的环境自动调整参数。
这意味着无论是在噪声强度、频率或其他特征方面，设备都能够自动应对，并且在任何情况下都能产生理想的效果。
3.不影响传送信息：自适应噪声控制技术可以有效地消除噪声，同时不影响信号本身的传递。
因此，设备不会影响无线电通信、音乐和语音等信号的传输。
4.适合各种环境：自适应噪声控制技术可以将环境中的噪声减少到“不能被感知”的程度。
无论是户外的道路、铁路、飞机或是家庭的电器，这种技术可以在各种环境中发挥出良好的效果。
自适应噪声控制技术应用场景自适应噪声控制技术具有广泛的应用场景，以下为一些主要的应用场景：1.公共交通在人口稠密的城市或交通枢纽中，交通噪声是一个严重的问题。
例如，火车火车站、机场和高速公路等地区的噪声可能会对周边居民造成严重影响。
自适应噪声控制技术可以有效地减少这些噪声，从而改善附近居民的生活质量。
2.家庭电器许多家庭电器会产生噪声，例如空调、冰箱、洗衣机等。
尤其是在家庭娱乐场所，例如音响、电视机等方面，人们在享受视听盛宴的同时，也面临着着极高的噪声污染。
自适应噪声抵消anc方法
自适应噪声抵消anc方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：自适应噪声抵消（ANC）是一种广泛应用于消除环境中噪声干扰的技术。
随着科技的不断发展，ANC技术在各个领域得到了广泛应用，如消费电子产品、汽车音响系统、通讯设备等。
自适应噪声抵消技术通过对噪声信号进行分析和处理，实现将噪声信号与待抵消信号相抵消，从而达到降噪效果。
自适应噪声抵消技术的原理是通过一种叫做自适应滤波器的算法，根据环境中的噪声信号，实时调整滤波器的参数，以使得滤波器的输出信号与噪声信号相位相反，从而实现抵消效果。
在实际应用中，通常需要在输入端采集到噪声信号和待抵消信号，然后通过自适应算法实时计算出相应的权重系数，对待抵消信号进行处理，最终输出抵消后的信号。
自适应噪声抵消技术的优势在于其能够自动适应不同环境中的噪声，实现较好的降噪效果。
相比于传统的固定滤波器，自适应滤波器更具灵活性和实时性，能够适应不同噪声信号的变化，提供更好的抵消效果。
除了在消费电子产品中广泛应用外，自适应噪声抵消技术在其他领域也有着重要的应用。
在通讯设备中，自适应噪声抵消技术能够提升信号的质量和稳定性，提高通讯的可靠性；在汽车音响系统中，自适应噪声抵消技术可以减少汽车行驶时的噪声干扰，提升乘客的舒适度；在医疗设备中，自适应噪声抵消技术可以降低手术室中的噪声干扰，保障医疗操作的准确性和安全性。
自适应噪声抵消技术也存在一些局限性。
自适应滤波器的计算量较大，需要较高的计算资源和算法运算能力；自适应滤波器的参数调整需要时间，可能无法及时适应快速变化的噪声环境；自适应噪声抵消技术对噪声信号的分析也具有一定的局限性，无法完全适用于所有类型的噪声。
面对以上的挑战，研究人员正在不断改进和优化自适应噪声抵消技术，以提升其在实际应用中的性能和稳定性。
通过引入更先进的算法和技术，优化自适应滤波器的结构和参数，以及结合其他降噪方法，如主动噪声控制（ANC）和深度学习等，可以有效提高自适应噪声抵消技术的抵消效果和适用范围。
LMS算法在自适应噪声对消器中的应用
LMS算法在自适应噪声对消器中的应用根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构，这样的滤波器称为自适应滤波器。
自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数，即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望的响应。
自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。
本文在理解LMS算法实质的基础上对LMS算法在自适应噪声对消器中的应用进行了仿真实现，同时对其收敛性进行了简单分析。
1、自适应噪声对消器原理如下图所示，自适应噪声对消器的原始输入端用jdj表示，j dj =jsj+nj，nj是要抵消的噪声，并且与jsj不相关，参考输入端用jxj 表示，这里jxj=1nj，1nj是与nj相关，与jsj 不相关的噪声信号，系统的输出用jzj表示j zj =jdj-jyj。
其中，滤波器的传输函数可以根据某一信号（这里为系统的输出信号）自动调整，假定js j，n j，1n j是零均值的平稳随机过程。
jz j=jd j-jy j=js j+n j-jy j(1-1)输出信号的均方值[]2j z E =()[]2j j y d E -= ()[]20j j y n s E -+= []2j s E +()[]20j y n E - +2()[]j j y n s E -0 (1-2)由于js j与n j，1n j不相关，因此js j与jy j也不相关，则[]2j z E =[]2j s E +()[]20j y n E - (1-3)[]2j s E 表示信号的功率。
由上面的表达式可以看出，要是输出信号只包含有用信号，或者输出信号的均方值最小，就要求()[]20j y n E -取得最小值，由(1-1)式推出等价的条件就是要求()[]2j j s z E -取得最小值，即要求输出信号与有用信号的误差的均方值为最小。
2、仿真实现MATLAB源代码如下：% 用LMS算法设计自适应滤波器clc;delta = 1/10000;t = 0:delta:1-delta;t = t'; % 转换成列向量s = sin(2*pi*t);sigma_n0 = 1;n0 = sigma_n0*randn(size(t));x = s + n0; % 原始输入端的输入信号,为被噪声污染的正弦信号d = x; % 对于自适应对消器，用x作为期望信号n1 = n0; % 参考输入端的输入信号，为与n0相关的噪声% 设计自适应滤波器N = 5; % 滤波器阶数w = ones(N,1); % 初始化滤波器权值u = 0.0026; % 步长因子y = zeros(length(t),1);for k = N:length(t)y(k) = n1(k-N+1:k)'*w;e(k) = d(k) - y(k);w = w + 2*u*e(k).*n1(k-N+1:k); % 更新权值endsubplot(211),plot(t,x);title('被噪声污染的正弦信号');subplot(212),plot(t,s,'k',t,e,'g'); % 对消噪声后，误差信号即为对原始信号的估计legend('原始正弦信号','自适应滤波后的信号');axis([0 1 -1 1]);title('滤波效果');3、结果分析被噪声污染的正弦信号滤波效果通过图像化仿真结果可以看出，通过自适应滤波后，噪声信号被有效地抑制了，较好地还原了原始正弦信号。
自适应噪声抵消技术的研究
自适应噪声抵消技术的研究一、概述自适应噪声抵消技术是一种重要的信号处理技术，旨在从含噪信号中提取出有用的信息。
在现代通信、音频处理、语音识别等领域中，噪声往往是一个不可避免的问题，它可能来自于外部环境、设备本身的干扰或传输过程中的失真等。
研究并应用自适应噪声抵消技术，对于提高信号质量、增强系统性能具有重要意义。
自适应噪声抵消技术的基本原理是，利用噪声信号与有用信号之间的统计特性差异，通过设计合适的滤波器或算法，实时调整滤波器的参数，使得滤波器输出的噪声信号与原始噪声信号相抵消，从而得到较为纯净的有用信号。
这一过程中，滤波器的参数调整是自适应的，即根据输入信号的变化而自动调整，以实现最佳的噪声抵消效果。
随着数字信号处理技术的发展，自适应噪声抵消技术得到了广泛的研究和应用。
已有多种算法被提出并应用于不同领域的噪声抵消任务中，如最小均方误差算法、归一化最小均方误差算法、递归最小二乘算法等。
这些算法各具特点，适用于不同的应用场景和噪声类型。
自适应噪声抵消技术仍面临一些挑战和问题。
当噪声信号与有用信号在统计特性上较为接近时，滤波器的设计将变得更为复杂；在实际应用中，还需要考虑实时性、计算复杂度以及硬件实现等因素。
未来的研究方向之一是如何进一步提高自适应噪声抵消技术的性能，同时降低其实现的复杂度和成本。
自适应噪声抵消技术是一种具有广泛应用前景的信号处理技术。
通过深入研究其基本原理、算法实现以及应用挑战，有望为现代通信、音频处理等领域提供更加高效、可靠的噪声抵消解决方案。
1. 背景介绍：阐述噪声抵消技术在现代通信、音频处理等领域的重要性和应用广泛性。
在现代通信和音频处理领域，噪声抵消技术的重要性日益凸显，其应用广泛性也随之扩展。
随着科技的快速发展，通信设备和音频系统的使用越来越广泛，噪声干扰问题也愈发严重。
无论是移动通信、语音识别，还是音频录制、音乐播放，噪声都可能对信号质量产生严重影响，甚至导致信息丢失或误判。
自适应滤波器在噪声处理中的应用
自适应滤波器在噪声处理中的应用作者：曹景升单毅樊雪涛来源：《电子技术与软件工程》2015年第07期摘要在任何系统中，有用信号在连续传输过程中，都会不可避免地受到干扰或噪声的影响，如何利用滤波技术在信号微弱的情景中提取所需求的信号，同时有效消除和抑制噪声干扰信号，以更好的保护原始有用信号，成为近年来研究的热门课题之一。
自适应滤波器最重要的特征，是在对于信号和噪声未知条件下，利用前一时段已获得的滤波参数自动调整时变系数，以便获得期望相应。
【关键词】自适应滤波器噪声处理 LMS算法 RLS算法自适应滤波器是相对于固定系数滤波器而言的，固定系数滤波器是假设已计算出有用信号和噪声成分各占有不同的频带，在设计中滤除掉噪声成分的频率，留下有用信号频率，而自适应滤波器的的滤除算法系数等，是随环境参数、输入信号等变化的，所以对于系统模型识别和建模、通信信道的自适应、噪声信号的线性预测等具有更好的适用性。
1 自适应滤波器的基本概念在通信传输系统中，滤波器可以根据环境参数改变，调整自适应算法以改变滤波器参数及结构，在未知参数系统中有效滤除噪声，并具有输入信号的时变特征，这种滤波器统称为自适应滤波器。
自适应滤波器是以输入和输出信号的统计特征为测算依据，采取特定算法自动调整噪声滤波通道中系数，使其优化到最佳滤波算法，在信号处理，噪声滤除、参数识别、谱估计等具有重要作用。
2 自适应滤波器算法原理基于自适应滤波器中应用的算法原理有多种，目前经常用到的的处理算法有最小均方误差算法（LMS）和递推最小二乘算法（RLS），下面就这两种算法展开讨论和分析。
2.1 LMS自适应滤波器算法LMS算法是自适应滤波器中最常见的算法之一，与维纳算法不同的点是，其系统的时变系数随输入信号的数据而改变。
在维纳算法中获取输入参数自相关函数的某段构造系统的最佳优化系数。
LMS算法是对初始化的滤波器参数系数依据于最小均方误差准则进行不断修正优化来实现的。
RLS算法自适应去噪 引言： 我们组研究的题目是《RLS均衡算法及应用
RLS算法自适应去噪一，引言：我们组研究的题目是《RLS均衡算法及应用》，主要是其在自适应噪声消除中的应用。
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。
其核心便是自适应算法，RLS算法便是其中的一种。
我们组主要了解了下RLS算法的基本原理，以及用程序实现了用RLS算法自适应消除语音信号中的噪声。
我们知道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。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题，对简单的语音噪声进行消除，更加深刻地了解RLS算法。
二，算法原理：RLS算法即递规最小二乘算法，对于如下图所示的自适应横向滤波器：RLS算法的基本思想是：给定n-1次迭代滤波器抽头权向量最小二乘估计，依据新到达的数据计算n次迭代权向量的最新估计。
递规最小二乘算法利用二乘方的平均最小化准则，即使得误差的平方和最小。
依这一准则我们可以得出方程组：11(1)()()1(1)()H P n U n k n U P n U n λλ---=+- (1)11()(1)()()(1)HP n P n K n U n P n λλ--=--- (2)*()(1)[()()(1)]Hw n w n k d n U n w n =-+--*(1)()()w n K n n ξ=-+ (3)*()()(1)H n d n U w n ξ=--()(1)()H d n W n U n =-- (4)（1），（2），（3），（4）式即组成了RLS 算法。
（4）式描叙了该算法的滤波过程，据次激励横向滤波器以计算先验估计误差()n ξ。
（3）式描述了该算法的自适应过程，据次可通过在其过去的基础上增加一个量来递推抽头权向量，该量等于先验估计误差()n ξ复共轭与时变增益向量k （n ）的乘积。
自适应滤波器在噪声抑制中的应用
自适应滤波器在噪声抑制中的应用自适应滤波器是一种能根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数以达到最优去噪效果的滤波器。
它在信号处理领域中得到广泛应用，尤其在噪声抑制方面发挥了重要作用。
本文将介绍自适应滤波器的原理及其在噪声抑制中的应用。
一、自适应滤波器的原理自适应滤波器的原理基于与滤波器参数相关的权值调整。
它通过对输入信号和参考信号的相关性进行估计，并根据估计结果自动调整滤波器参数，从而最大限度地抑制噪声。
其一般原理如下：1. 定义输入信号和输出信号之间的相关矩阵R为:\[ R = E[x(n)x^T(n)] \]其中，x(n)是输入信号。
2. 定义输入信号和输出信号的交叉相关向量p为:\[ p = E[x(n)s(n)] \]其中，s(n)是噪声信号。
3. 自适应滤波器的输出y(n)可以表示为:\[ y(n) = w^T(n)x(n) \]其中，w(n)为滤波器参数。
4. 根据最小均方误差准则，我们可以得到最优的滤波器参数w(n)的更新公式:\[ w(n) = w(n-1) + \mu R^{-1}p \]其中，μ为步长参数，R^{-1}为相关矩阵R的逆矩阵。
通过以上的原理，自适应滤波器可以根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数，从而实现对噪声的抑制。
二、自适应滤波器在噪声抑制中的应用自适应滤波器在噪声抑制中具有广泛应用的原因在于其可以自动调整滤波器参数以适应不同噪声环境。
以下是自适应滤波器在噪声抑制中的几个典型应用场景：1. 语音信号处理语音信号通常会受到噪声干扰，而自适应滤波器可以根据输入信号和参考信号的相关性自动调整滤波器参数，从而实现对不同频率噪声的抑制。
这种技术在语音通信和语音识别等领域发挥了重要作用。
2. 图像去噪图像去噪是图像处理领域的一项重要任务。
自适应滤波器可以通过对图像的局部像素进行加权平均，根据像素之间的相关性抑制噪声，从而提高图像质量。
这种技术在数字摄影、无损压缩和图像增强等领域有着广泛的应用。
自适应噪声抵消算法 -回复
自适应噪声抵消算法-回复什么是自适应噪声抵消算法？在什么应用场景下它有用？该算法的工作原理是什么？有哪些常见的自适应噪声抵消算法？它们之间的区别和联系是什么？在实际应用中，哪些因素会影响自适应噪声抵消算法的性能？如何进行性能评估和优化？下面将一步一步回答这些问题。
自适应噪声抵消算法是一种利用信号处理技术对一个信号进行噪声抵消的方法。
它通过对输入信号进行实时控制和自适应调整，根据噪声特性和相关信号的特征，最大程度地减少噪声对原始信号的影响，从而提取出更纯净的原始信号。
该算法在许多领域中都有着重要的应用，比如通信领域中的语音识别、音频处理和数据传输等。
自适应噪声抵消算法的工作原理通常包括以下几个步骤。
首先，获取输入信号和噪声信号。
其次，通过估计噪声信号的特性和相关信号的特征，确定适当的滤波器参数。
然后，根据这些参数对输入信号进行滤波处理，以抵消噪声成分。
最后，输出经过噪声抵消处理的信号，达到对原始信号进行还原的效果。
常见的自适应噪声抵消算法包括LMS（最小均方算法）、RLS（递推最小二乘算法）和NLMS（归一化最小均方算法）等。
它们之间的区别主要在于参数更新策略和计算复杂度上。
LMS算法是最简单的一种自适应噪声抵消算法，它通过不断更新滤波器系数，使得输入信号与滤波器输出信号的均方误差最小化。
与之相比，RLS算法采用更加复杂的参数估计方法，能够更准确地估计噪声信号的特性和相关信号的特征。
NLMS算法则在LMS算法的基础上引入了归一化因子，用于动态调整滤波器的步长，从而提高性能和稳定性。
在实际应用中，自适应噪声抵消算法的性能受到多种因素的影响。
首先，参数选择对算法性能至关重要。
不同的参数设置可能导致不同的性能和稳定性，需要根据具体应用场景进行调整。
其次，信号质量和噪声特性对噪声抵消效果有直接影响。
如果输入信号含有较多噪声成分，或者噪声信号的特性变化快速，可能导致算法性能下降。
此外，算法的计算复杂度和实时性也是需要考虑的因素。
一种改进的自适应局部噪声消除滤波算法
2006年12月系统工程理论与实践第12期 文章编号:100026788(2006)1220099206一种改进的自适应局部噪声消除滤波算法赵小明1,2,叶喜剑1,姚 敏3(11台州学院计算机系,台州317000;21北京航空航天大学计算机学院,北京100083;31浙江大学计算机学院,杭州310027)摘要: 指出了美国冈萨雷斯教授(Rafael C.G onzalez )提出的一个基于自适应局部噪声消除滤波器算法存在的不足,并提出了一种改进的自适应局部噪声消除滤波新算法.通过比较可以发现改进的算法要比原算法的均方误差e mse 降低了一个数量级,而且各种信噪比SNR 、SNR m 、PSNR 都将比原算法提高了1Π4.计算机仿真实验证明了改进的自适应局部噪声消除滤波算法是有效的.关键词: 自适应;局部噪声;滤波器中图分类号: T N713 文献标志码: A An Im proved Adaptive Filtering Alg orithm based on Local N oise Rem ovalZHAO X iao 2ming 1,2,YE X i 2jian 1,Y AO Min 3(11C omputer Department ,T aizhou University ,T aizhou 317000,China ;21Beijing University of Aeronautics and Astronautics ,Beijing 100083,China ;31C ollege of C omputer ,Zhejiang University ,Hangzhou 310027,China )Abstract : American Profess or Rafael C.G onzalez once mentioned an adaptive filtering alg orithm based on local noiserem oval in his article 《Digital Image Processing 》.This paper is to point out the defect of this alg orithm and put forwarda new improved adaptive filtering alg orithm.By comparing this tw o alg orithms ,y ou will find the covariance e mse in thenew alg orithm has been reduced to a lower rank than in the original one ,and various signal 2to 2noise ratios SNR 、SNR m 、PSNR have been raise by one 2fourth.This new alg orithm has been improved effective by computer simulatingexperiment and is of certain applicability.K ey w ords : adaptive ;local noise ;filter收稿日期:2005201204资助项目:国家自然科学基金(60473024);浙江省自然科学基金(M603009) 作者简介:赵小明(1964-),男(汉),浙江台州,教授,硕士生导师,主要从事小波信号处理、图象处理等方向研究.1 引言自适应滤波技术由于对统计特性未知的信号处理、图象消除噪声处理有其优越性,在近30年来得到了飞速发展.如算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器、中值滤波器、阿尔法均值滤波器、维纳滤波器和自适应局部噪声消除滤波器[1～18]等,但这些算法都存在着一定的缺陷.如文献[7]中的算法,对冲激噪声不但没有减弱,反而被增强;参数h 的选取不能实现自适应,并且不能对噪声和细节信号进行分别处理.文献[11]算法中的参数K 1、K 2不能自适应,从而对K 1、K 2的选取具有盲目性,而且当出现跟背景灰度对比强烈的单像素宽度的线细节时,则算法很容易将其误认为噪声而滤除掉.文献[13]中的算法对于存在着同灰度的背景,当插入一条单像素宽度的连续细线时,则该算法就无法识别为区域边界线,同时对于滤波窗口中的背景估计量的计算应当是总体的统计结果,而该算法却把滤波窗口分离成左右区域分别对待.文献[16]中的I MF LE D 算法没有对边缘细节进行处理,造成把边缘细节部分均作为噪声进行处理而被平滑掉,导致边缘模糊化,而且该文献中算法对于只有两种灰度的图象的中值取值没有给出说明.然而,在自适应局部噪声消除滤波算法之中,要以IEEE 会士、美国著名教授冈萨雷斯提出的算法[19]较为实用,其算法是一个基于图象中的噪声加性独立和位置独立的模型,并且全部噪声的方差σ2η不大于去噪滤波器所在的像素点的局部方差σ2L,在这样的假设前提下,建立了一种自适应、局部噪声消除滤波器.其中加性独立是指噪声项中的噪声相互独立,互不干扰,且可以叠加在一起,两个输入之和的响应等于两个响应之和;位置独立是指图象中任一点的响应只取决于在该点的输入值,而与该点的位置无关;而均值给出了计算均值的区域中灰度平均值的度量,而方差给出了这个区域的平均对比度的度量.如滤波器作用于局部区域Sxy,滤波器在中心化区域中任何点(x,y)上的滤波器响应基于以下4个量:1)g(x,y)为噪声图象在点(x,y)上的灰度值;2)σ2η为干扰f(x,y)以形成g(x,y)的噪声方差;3)m L为在S x,y上像素点的局部均值;4)σ2L为在S x,y上像素点的局部方差.其中(x,y)为像素点坐标;Sxy为作用于图像局部区域内的自适应滤波器所在的m×n矩形窗口;f(x,y)为原未加噪声时图像中(x,y)点所在像素的灰度值.假如^f(x,y)为任意点(x,y)滤波后图象的灰度值,则滤波器的预期性能如下:1)如果σ2η为零,滤波器应该简单地返回g(x,y)的值,即在零噪声的情况下g(x,y)等同于f(x,y);2)如果局部方差与σ2η是高相关的,那么滤波器返回一个g(x,y)的近似值,即高局部方差与边缘相关,应保留边缘;3)如果两个方差相等,则滤波器返回区域S xy上像素的算术均值.这种情况发生在局部面积与全部图象有相同特性的条件下,此时局部噪声可以简单地用求平均来降低.基于这些假设的自适应局部澡声消除滤波算法中的^f可表示为:^f(x,y)=g(x,y)-[g(x,y)-m L]σ2ηΠσ2L,(1)在(1)式中唯一需要知道的或要估计的量是全局噪声的方差σ2η,其他参数需要从Sxy中的各个像素点(x, y)计算得到,在这里滤波器窗口已被中心化.在(1)式中,假设σ2η≤σ2L,而模型中的噪声是加性和位置独立的,因此,这是一个合理的假设,因为Sxy是g (x,y)的子集.然而在实际中很少有确切的σ2η的知识,结果很可能违反假设条件,由于这个原因,常对(1)式构建一个测试,以便当条件σ2ηΠσ2L发生时,把比率设置为1,这使该滤波器成为非线性的,但是它可以防止由于缺乏图象噪声方差的知识而产生的无意义结果,即负灰度值,依赖于mL值.2 冈萨雷斯滤波算法存在的局限尽管冈萨雷斯自适应、局部噪声消除滤波器是一个较实用的算法,但通过对其研究分析,发现(1)式自适应局部噪声消除滤波算法存在下列缺点:1)滤波图象像素灰度值^f对于小的局部方差σ2L过于敏感.令^f′|σL=2[g(x,y)-m L]σ2ηΠσ3L,当σL→0时,则^f′|σL →∞,此时方差σ2L微小的变化,都导致滤波图象像素灰度值^f的剧烈变化.2)(1)式自适应滤波器算法所得到的图象不够平滑;3)缺少对于强噪声弱边缘的处理.因为(1)式滤波器只有针对弱噪声强边缘情况的处理,即(1)式由于对于小的局部方差σ2L过于敏感,只针对σ2η≤σ2L的情况下进行处理.而对于σ2η>σ2L的情况下(1)式的自适应滤波器则无能为力.其原因为:当噪声图象中噪声的几率(P oise)增大时,噪声方差σ2η也随着增大,如图1(a)所示.当处于弱噪声强边缘图象情形下,随着强边缘图象的噪声的几率的增大,噪声将使图象的强边缘越来越模糊,结果边缘的界限越来越不清晰,从而噪声使得强边缘图象的局部方差逐渐减小,如图1(b)所示.当处于强噪声弱边缘图象情形下,随着弱边缘图象的噪声的几率的增大,噪声将使图象的灰度平坦区域越来越少,从而噪声使得弱边缘图象的局部方差逐渐增大,如图1(c)所示.但值得注意的是,当噪声的几率逐渐增大时,最终图象的噪声方差σ2η,与弱噪声强边缘图象和强噪声弱边缘图象的局部方差σ2L都将收敛于一个实数值,而不可能无限的增大或减小.当然,随着图象的噪声001系统工程理论与实践2006年12月图1 噪声与噪声方差之间的关系图2 全局方差与局部噪声方差的关系的不断增加,图象的原有的有用信息将逐渐被噪声覆盖,有用信息在噪声图象中所占的比重将不断地下降.再进一步,到达极端情形,可以预见图象的原有信息将完全被噪声所覆盖,这时候局部图象与全局图象有着相同的特性,从而图象的局部方差σ2L 将等同于噪声方差σ2η.这一概念的具体描述如图2所示.图2(a )描述了弱噪声强边缘图象的局部方差变化,图2(b )描述了强噪声弱边缘图象的局部方差变化,图中的虚线为y =x 的函数曲线.通过以上分析可知,当|ση-σL |值趋向于0时,则图象局部区域S xy 为噪声的可能性越大;同样,当|ση-σL |值越大,则图象局部区域S xy 为噪声的可能性越小.本文根据冈萨雷斯滤波算法存在的不足,提出一种改进的自适应局部噪声消除滤波算法.3 改进的自适应局部噪声消除滤波算法在上述已有的假设与分析的前提下,本文提出了一种新的自适应、局部噪声消除滤波器算法,对(1)式的自适应滤波器算法进行了改进,改进后的滤波算法应具有的预期性能为:1)如果σ2η为零,滤波器应该简单地返回g (x ,y )的值,即在零噪声的情况下g (x ,y )等同于f (x ,y );2)如果局部方差与σ2η高相关,那么滤波器要返回一个g (x ,y )的近似值,即高局部方差与边缘相关,应保留边缘;3)如果两个方差相等,则滤波器返回区域S xy 上像素的算术均值.这种情况发生在局部面积与全部图象有相同特性的条件下,此时局部噪声可以简单地用求平均来降低.4)如果两个方差越接近,则自适应滤波器所在的局部区域存在噪声的可能性越大,则此点应当更多地被滤波平滑掉.5)要求滤波图象像素灰度值^f 对于小的局部方差σ2L 平缓变化,同时兼有针对强噪声弱边缘图象和弱噪声强边缘图象的自适应消除噪声的能力.基于以上改进的应有的预期性能和假设下的前提下,改进后的自适应滤波算法中的^f 可表示为:^f (x ,y )=g (x ,y )-[g (x ,y )-m L ][exp (ση)-1]|ση-σL |,(2) 由于把原来置于分母的σ2L 转变成指数形式,消除了复原图象像素灰度值^f 对于小的局部方差σ2L 的敏感性.令^f ′|σL=-[g (x ,y )-m L ][exp (ση)-1]|ση-σL |ln[exp (ση)-1]sgn[σL -ση],当σL →0时,则^f ′|σL→[g (x ,y )-m L ][exp (ση)-1]σηln[exp (ση)-1](常数),此时方差σ2L 微小的变化,不会导致滤波图象像素灰度值^f 的剧烈变化.与此同时带来的好处是比原来的滤波器算法增添了对于强噪声弱边缘图象的去噪处理能力.而图象的去噪中一个关键参数为自适应滤波器区域中局部方差σ2L ,改进后的算法较之已有的滤波算法降低了对σ2L 的敏感性.也就意味着利用改进后的自适应滤波算法得到的滤波图像比原算法得到的滤波图象具有更平滑性.改进后的自适应滤波算法及操作步骤如下:1)采集噪声图象g 的灰度数据,并得出图象的坐标范围M 和N ;2)计算噪声方差σ2η;101第12期一种改进的自适应局部噪声消除滤波算法3)确定滤波模板S xy 的尺寸;4)赋初值x =-1;5)令x =x +1;6)判断x >M ?成立则退出滤波计算;7)令y =0;8)求取经定位(x ,y )的像素点的灰度值g (x ,y );9)求取经定位的像素点所在滤波窗口S xy 中的局部均值m L ;10)求取经定位的像素点所在滤波窗口S xy 中的局部方差σ2L ;11)用自适应滤波公式(2)计算滤波后图象像素灰度值;12)令y =y +1;13)判断y >N ?成立则转入第5)步,不成立则转入第8)步.4 两滤波算法结果比较分析衡量一个滤波器消除噪声图象质量的好坏通常有两种方法:主观评判法和客观评判法.411 主观评判结果图3 仿真实验结果为了验证本文提出的改进的自适应局部噪声消除滤波算法的有效性、优越性,利用Matlab ,对Lena 图象分别用原自适应局部噪声消除滤波算法和改进的自适应局部噪声消除滤波算法进行计算机仿真实验.实验采用3×3滤波模板,并选取了均值为0,发生概率为015%的高斯(gaussian )噪声作为图象的噪声污染模型.实验结果如图3所示.从滤波后的图象中可以非常明显地看出,图3(c )中的Lena 的左侧鼻子和嘴角两侧的白色噪声在图3(d )中已经消失;图3(d )中的Lena 的额角要比图3(c )显然得更平滑.通过图象对比可以知道,本文提出的自适应局部噪声消除滤波算法确实要比原有算法的消除噪声能力来得优越.412 客观评判结果客观准则是对滤波后的图象与原始未加噪声图象的误差进行定量计算,一般是对整个图象或图象中一个指定的区域进行某种平均计算,以得到均方误差[2].设一个原始图象为{f (i ,j ),0≤i ≤M -1,0≤j ≤N -1},相应的滤波后的图象为{^f (i ,j ),0≤i ≤M -1,0≤j ≤N -1},误差图象为{e (i ,j )=f (i ,j )-^f (i ,j ),0≤i ≤M -1,0≤j ≤N -1},那么均方误差可表示为:e mse =1MN ∑M -1i =0∑N -1j =0e 2(i ,j ),(3) 信噪比可表示为:SNR =10lg ∑M -1i =0∑N -1j =0f 2(i ,j )∑M -1i =0∑N -1j =0[f (i ,j )-^f (i ,j )]2.(4) 信噪比是用分贝表示压缩图象的定量性能评价,是最常用的一种图象质量比较方法.此外,还有另一种信噪比表示方法,它先对原始图象进行去均值处理,然后再计算信噪比,其表达式为:f (i ,j )=1MN ∑M -1i =0∑N -1j =0f (i ,j ),(5)201系统工程理论与实践2006年12月SNR m =10lg ∑M -1i =0∑N -1j =0[f (i ,j )- f (i ,j )]2∑M -1i =0∑N -1j =0[f (i ,j )-^f (i ,j )]2.(6) 而在文献[2]中,比较图象质量的最常用的方法是峰值信噪比(PS NR ).设f max =2K -1,K 是表示一个像素点用所的2进制位数,则PSNR =10lg MNf 2max∑M -1i =0∑N -1j =0[f (i ,j )-^f (i ,j )]2.(7) 在许多采集的视频序列和图象的应用中,常取K =8,本文也将用K =8,并直接将f max =255代入上式.通过编程计算,得到新算法与原算法的图象在多种图象质量标准下的比较数据如下.两种算法的图象质量标准的数据比较均方误差e mse信噪比SNR 信噪比SNR m 信噪比PSNR 原滤波算法0.002518.482812.293826.0206新滤波算法0.0007537723.689817.500931.2276从上表数据可以看出,新的自适应滤波算法的均方误差e mse 要比原自适应滤波算法小得多,降低了一个数量级;而各种信噪比SNR 、SNR m 、PSNR 都比原来滤波算法要高出1Π4左右.结果可以表明,本文提出的自适应、局部噪声消除滤波器算法要比原算法确实来得优越.5 结论通过理论分析和仿真实验的主、客观评判结果都表明:本文提出的改进的自适应局部噪声消除滤波算法对于小的局部方差的鲁棒抗噪性能要优于原有的算法,并且可以使用该算法来处理强噪声弱边缘图象.同时,采用改进后的算法进行滤波所得的图象的均方误差减小是相当可观的,而且各种信噪比的提升均达到1Π4左右.因此,本文提出的改进的自适应局部噪声消除滤波算法在实际应用中具有较大的推广价值.参考文献:[1] 尚久铨.卡尔曼滤波法在结构动态参数估计中的应用[J ].地震工程与工程振动,1991,6.Shang Jiuquan.Application of K alman filter method to dynamic parameter estimation of structures[J ].Earthquake Engineering and Engineering Vibration ,1991,6.[2] 吴森堂,张水祥,陈海尔.一类结构随机跳变系统的自适应滤波方法[J ].北京航空航天大学学报,2002,28(3):287-290.Wu Sentang ,Zhang Shuixiang ,Chen Haier.Approach for adaptive filter of systems with random changing structure s[J ].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics ,2002,28(3):287-290.[3] 刘广军,吴晓平,郭晶.一种数值稳定的次优并行Sage 自适应滤波器[J ].测绘学报,2002,31(4):8-10.Liu G uangjun ,Wu X iaoping ,G uo Jing.A numerically stable sub 2optimal parallel Sage adaptive filter [J ].Acta G eodaetica et Cartographica S inica ,2002,31(4):8-10.[4] 魏瑞轩,韩崇昭,张宗麟.鲁棒总体均方最小自适应滤波:算法与分析[J ].电子学报,2002,30(7)1023-1026.Wei Ruixuan ,Han Chongzhao ,Zhang Z 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智能控制技术在噪声抑制算法优化中的应用策略
智能控制技术在噪声抑制算法优化中的应用策略智能控制技术通过一系列策略和手段来优化噪声抑制算法，从而提高噪声抑制的效果和精度。
以下是一些主要的方法：一、自适应调整智能控制技术能够实时监测噪声环境的变化，并根据监测结果自适应地调整噪声抑制算法的参数。
这种自适应调整能力使得算法能够更好地适应复杂多变的噪声环境，提高噪声抑制的效果。
例如，在噪声水平突然增加的情况下，算法可以自动增加降噪强度，以保持信号的清晰度。
二、机器学习与深度学习结合机器学习和深度学习技术，智能控制技术能够训练和优化噪声抑制算法。
通过大量标注的噪声数据和纯净信号数据，算法可以学习到噪声的特征和分布规律，从而更准确地识别和抑制噪声。
深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，能够自动提取信号中的高级特征，实现更高效的噪声抑制。
三、多源信息融合智能控制技术可以融合多个来源的信息来优化噪声抑制算法。
例如，结合声音传感器、振动传感器、光传感器等多种传感器的数据，系统可以综合分析环境信息，更准确地判断噪声的来源和特性。
这种多源信息融合的方法有助于提高噪声抑制的准确性和鲁棒性。
四、频域与时域结合噪声抑制算法通常涉及频域和时域两个方面的处理。
智能控制技术可以将频域和时域的处理方法相结合，综合利用两者的优势。
例如，在频域中利用滤波器抑制特定频率段的噪声，在时域中利用信号处理技术保持信号的完整性和连续性。
这种结合处理的方法能够提高噪声抑制的精度和效果。
五、性能评估与优化智能控制技术可以对噪声抑制算法的性能进行评估和优化。
通过对比算法处理前后的信号质量、信噪比等指标，可以评估算法的降噪效果。
同时，根据评估结果对算法进行进一步优化，以提高其性能和稳定性。
这种性能评估与优化的循环过程有助于不断提升噪声抑制算法的效果。
六、算法创新与定制化智能控制技术鼓励算法的创新和定制化。
针对特定的应用场景和需求，可以设计专门的噪声抑制算法。
例如，在语音识别领域，可以设计针对人声优化的噪声抑制算法；在音频录制领域，可以设计针对环境噪声优化的算法。
自适应噪声抵消技术的研究[电路与系统专业优秀论文]
![自适应噪声抵消技术的研究[电路与系统专业优秀论文]](https://img.taocdn.com/s3/m/b00a7c0054270722192e453610661ed9ad515577.png)
自适应噪声抵消技术的研究摘要任何系统都不可避免地受到噪声的影响，如何有效地消除和抑制噪声是多年来的热门研究课题之一。
噪声抑制方法可以分为两大类:被动噪声抑制和主动噪声抑制。
随着控制系统理论和数字信号处理技术的发展，主动噪声抑制技术开始以自适应为主要研究方向。
自适应噪声抵消技术是基于自适应滤波原理的一种扩展，它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号，抑制或衰减噪声干扰，提高信号传递和接收的信噪比质量。
本文主要研究基于自适应滤波器的主动噪声抑制技术及其实现方法。
本文介绍了自适应滤波器的基本原理，结构和应用；对自适应算法中的最小均方算法和最小二乘算法进行了深入研究，具体分析了他们的收敛特性及各参数对算法性能的影响,并对算法的性能进行比较。
应用MATLAB软件，对自适应算法在噪声对消中的应用进行了仿真研究，针对各类不同参数和不同输入信号，分析比较了各种情况下的滤波器收敛速度、稳态误差和各算法的优缺点；并完成了语音信号的噪声消除实例。
在理论和仿真研究的基础上，结合先进的数字信号处理技术完成了自适应滤波器的实现方案的设计:基于DSP芯片实现NLMS算法的噪声抵消器。
采用德州仪器公司的定点DSP芯片TMS320C5402，设计了系统的外围接口电路；在集成开发环境Code Composer中，采用C语言和汇编语言混合编程的方法进行编程设计，实现了自适应滤波功能，并对其在噪声抑制中的应用进行了研究。
该方法克服了传统的基于最小均方算法的缺点，在收敛速度和收敛性能上都有所改善，解决了梯度噪声放大问题；同时相比RLS算法减小了运算量，取得了较好的效果。
关键词：噪声消除；自适应算法；MATLAB；DSPAbstractAll systems will be influenced by noise, How to effectively eliminate the noise is one of hot subjects for years. Noise suppression is classified into two classes: Passive Noise Control and Active Noise Control. With the development of control system theory and digital signal processing, Active Noise Control puts concentration on adaptation. The adaptive noise canceling system develops from the adaptive filtering system. It can improve the quality of signal by picking up and detecting the useful signal or canceling noise in the environment which was interfered by noise. The paper studied the Active Noise Control and its application method based on adaptive filter approach.The paper begins with the principle of adaptive filter,structure and application. Based on the principle, Least Mean Square and Least Squares are researched deeply. They are important algorithms of adaptive filter. The ratiocinative process and convergence performance of the algorithms is given. Parameter effects on performance of the algorithm are studied. Based on the MATLAB platform, simulation is carried out for the applications of adaptive algorithms in noise cancelling, analysis of convergence rate and steady state error results are given under various conditions. Accordingly, merits of the different algorithms are discussed; and as an example ,the speech signal processing is introduced.On the basis of theoretical investigation and simulation, high performance implementation of adaptive filter are achieved in the paper: Noise canceller using NLMS algorithms is designed based on DSP. In the DSP implementation, a type of DSP processors is used. It is TMS320C54x processor produced by TI Corp. Peripheral interface circuit is designed. C language and assembling language is used for program. The method has advantage on rate and performance of convergence compare with LMS; and has advantage on calculation quantity compare with RLS.Key Words: Noise cancelling; Adaptive algorithm; MATLAB; DSP湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
一种改进的LMS算法及其在噪声对消中的应用
第28卷第3期 计算机应用与软件Vo l 28No .32011年3月 Co m puter Applicati o ns and Soft w are M ar .2011一种改进的L M S 算法及其在噪声对消中的应用崔大鹏 行小帅 李 竹 张 辉(山西师范大学物理与信息工程学院 山西临汾041004)收稿日期:2009-12-25。
山西省青年科技研究项目(20031008)。
崔大鹏,硕士生,主研领域:人工神经网络和智能信号处理。
摘 要 在分析传统定步长LM S(LeastM ean Square)算法和变步长LM S 算法的基础上,提出了一种改进的变步长LM S 算法。
新算法利用瞬时误差绝对值三次方的指数形式和遗忘因子同时调整步长,更好地解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。
将三种算法均用到噪声对消中进行比较,仿真结果表明:新算法收敛速率优于传统定步长L M S 算法和变步长LM S 算法。
关键词 L M S 算法 变步长 瞬时误差 遗忘因子 噪声对消AN I M PROVED L M S ALGORI THM AND I TS APPL I CATI ON I N NO ISE CANCELLATI ONCu iDapeng X ing X i a oshuai Li Zhu Zhang H u i(S c hool of P hysics and Infor m ation E ng i n ee ring,ShanxiN or m al Universit y,L i nfe n 041004,Shanxi ,C hina )Abstrac t Based on the ana l ysis o f traditiona l L M S a l gor it hm s w ith fi xed step size and var iab l e step size ,this paper presents an i m proved va riab l e step size LM S a l gor it hm .By u tilizi ng the exponential form o f t he cube of i nstan taneous error s abso l ute value and the fo rgetti ng factor si m u ltaneously ,the ne w a l go rith m ad j usts t he step size so t hat it better so l ves the contradicti ons o f converg ence speed and steady erro r .A p -p l y i ng three algor i th m s to noise cance llati on and compar i ng t he m,t he si m ulati on resu lts show tha t ,the ne w algor it h m pe rfor m s be tter than conv enti ona l fi xed step size LM S a l go rith m and var i able step size L M S algor it h m i n conve rgence ra te .K eywords L M S a l gor it hm V ariab l e step sizeInstantaneous erro r Fo rgetti ng facto r N o ise cance llati on0 引 言文献[1]提出的LM S 算法因其结构简单、计算量小、易于实现实时处理等优点,在噪声对消、谱线增强、系统辨识等方面得到广泛应用。
自适应噪声抵消anc方法
自适应噪声抵消anc方法
自适应噪声抵消（ANC）是一种用于抑制环境噪声的方法，它通
过使用传感器来检测噪声，并且利用反向相位信号来抵消噪声。
ANC
方法可以从多个角度来解释和应用。
首先，从原理上来说，ANC方法利用传感器（如麦克风）来捕
捉环境中的噪声信号，然后通过算法计算出与噪声相反的相位信号，并将其加入到音频信号中，从而抵消噪声。
这种方法可以在耳机、
扬声器等设备中使用，使用户能够享受更清晰的音频体验。
其次，从应用角度来看，ANC方法在消除飞机、火车、汽车等
交通噪声、空调、风扇等环境噪声以及办公室、咖啡厅等环境中的
杂音方面具有广泛的应用。
这种方法不仅可以提高音频设备的性能，还可以改善用户的听觉体验，减少对噪声的干扰。
此外，ANC方法还可以在医疗设备、工业生产等领域中得到应用。
例如，在医疗设备中，ANC可以帮助患者减少手术室中的噪音
干扰，提高手术质量；在工业生产中，ANC可以帮助工人减少机械
噪声对健康的影响，提高工作效率。
总之，自适应噪声抵消（ANC）方法通过利用传感器和算法来抵
消环境中的噪声，从而提高音频设备的性能，改善用户的听觉体验，并在医疗、工业等领域中得到广泛的应用。
希望这些信息能够全面
回答你对ANC方法的问题。
自适应滤波算法在声音降噪中的应用研究
自适应滤波算法在声音降噪中的应用研究一、引言随着科技的发展，现代人们在日常生活中受到各种噪声的干扰。
而对于某些特定行业，例如医疗、音频制作等，要求对声音进行更高质量的捕捉和处理，这就需要对声音降噪进行深入的研究。
本文选择自适应滤波算法作为研究对象，探讨其在声音降噪中的应用研究。
二、自适应滤波算法1.自适应滤波算法原理自适应滤波算法（Adaptive Filtering Algorithm）是一种信号处理技术，它涉及对矢量信号中的变化建立模型，并对该模型进行逐步调整来预测信号的下一个值。
在声音信号处理中，自适应滤波算法可以对噪声进行抑制。
其基本原理是将噪声和信号分离，仅将信号通入高质量的声音处理设备中进行处理。
2.自适应滤波算法应用自适应滤波算法广泛应用于很多领域中，例如图像处理、语音识别等。
在声音处理中，自适应滤波算法能够有效降低噪声的影响，提高音频品质。
同时，自适应滤波算法不需要事先知道噪声的统计特性，可以自动学习信号和噪声。
三、声音降噪中的自适应滤波算法应用1.自适应滤波算法目标声音降噪中自适应滤波算法的目标是尽可能地减小噪声的干扰，增加声音信号的纯度。
其主要运作原理是利用自适应滤波算法逐渐调整模型，以适应正在处理的声音信号特性，并过滤掉噪声信号。
2.自适应滤波算法特点在声音降噪中，自适应滤波算法具有以下特点：（1）降噪效果好：自适应滤波算法能够充分利用信号的相关性，有效地抑制噪声信号。
（2）对实时性要求高：在声音处理中，要求实时将处理结果输出。
（3）实现成本较低：自适应滤波算法的实现成本相对较低。
（4）保留原始信号信息：自适应滤波算法能够最大程度地保留原始声音信号的特性，并将噪声滤除。
3.自适应滤波算法在声音降噪中的具体应用在声音降噪中，自适应滤波算法的具体应用如下：（1）声学降噪：利用自适应滤波算法对信号和噪声进行分离，将噪声滤除，提高音频品质。
（2）语音增强：对于语音信号，自适应滤波算法可以将信噪比提高约15dB，使语音的识别准确度得到提高。
一种基于改进LMS算法的自适应消噪滤波器
科技信息1.引言噪声消除是信号处理领域研究的一个重要方向，在很多实际工程应用系统中都有应用。
例如在雷达/声纳、通信、地震勘测，生物医学工程，机械振动工程等领域中噪声消除都是系统接收信号处理过程中需要首先面对的问题，有着极其重要的作用[1]。
噪声消除效果的好坏往往决定了之后的信号检测、信号特征提取、信号识别等操作的性能。
自适应滤波是信号与信息处理技术的一个重要分支，是统计信号处理和非平稳信号处理的主要技术之一[2~4]。
应用自适应滤波算法可以构造自适应干扰对消器最大限度地抑制混杂在有用信号中的噪声，实现噪声消除的目的。
LMS自适应滤波算法因其结构简单、稳定性好，一直是自适应滤波经典、有效的算法之一,被广泛地应用于自适应控制、雷达、系统辨识及信号处理等领域。
但是这种固定步长的LMS自适应算法在收敛速率、跟踪速率及权失调噪声之间的要求是相互矛盾的，为了克服这一固有矛盾，人们发展了各种各样的变步长LMS自适应滤波的改进算法。
这些变步长LMS自适应算法基本上遵循这样的步长调整原则：即在初始收敛阶段或未知系统参数发生变化时，步长应比较大，以便有较快的收敛速度或对时变系统的跟踪速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号有多大,都应保持很小的调整步长以达到很小的稳态失调噪声。
本文所给出的算法也是一种新的变步长的LMS自适应滤波算法，理论分析及计算机仿真结果表明，该算法可以保证较快的收敛速度和较小的稳态误差，可以很好地应用于自适应噪声对消系统中。
2.自适应干扰对消器结构和基本算法自适应干扰对消的原理如图1所示。
图中s(n)为有用信号，v(n)是混杂在信号中的干扰噪声，因此总的接收信号为x(n)=s(n)+v(n)。
为了达到干扰对消的目的，通常需要采集一个和接收信号x(n)中的噪声v(n)相关的背景噪声v'(n)作为参考信号。
由于v(n)与v'(n)是有一定相关性的，而有用信号s(n)和v(n)与v'(n)都不相关，以此我们可以应用LMS算法设计自适应处理器用于将v'(n)合成为v'^(n)，并且使v'^(n)和v(n)之间的的均方误差最小，即v'^(n)最逼近v(n)。
改进变步长LMS算法及在自适应噪声抵消中的应用
之 间 的非 线 性 关 系 ， 出 了一 种 改 进 的 变步 长 Ｌ 提 ＭＳ自适 应 滤 波 算 法 ， 将 其 应 用 于 自适 应 噪 声 抵 消 中 ， 分 析 了 并 还
Ａｐ ｉａ ｉ ｎ ｉ ｐｌ ｔｏ ｎ Ａｄａ ｉ ｅ Ｎｏ ｓ ｎｃ ｌ ｔｏ ｃ ｐｔｖ ｉｅ Ｃａ ｅ ｌ ｉ ｎ ａ
Ｓ ＨＥＮ ｅ ， Ｙ Ｌｉ ＡＯ ｈ ｈ ｈ ａ Ｓ ａ —ｕ
（ ｌ ｔｃｌ ｎ ｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇＣ ｌ ｇ ， ｎ ｕ Ｅｅ ｒ ａ ａｄＩｆ ｍａｏ ｎ ｉｅｒ ｏ ｅｅ Ａ ｈ ｉ ｃｉ ｏ ｉ ｎ ｌ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｃｅｃ ｎｖ ｓｙ ｆ ｉ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎｌｇ ，Ｈ ａ ａ ｎ ｕ ３ ０ ， ｈｎ ） ｅ ｉ Ｓ ｎ ｅｈ ｏ ｙ ｕｉ ｎＡ ｈ ｉ ２ ０ Ｃ ｉａ ｏ ｎ ２ １
中图分类号：Ｔ ９ １ Ｎ １． ７
文献标识码： Ａ
Ｄ Ｉ Ｏ 编码 ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ ６—１５ ．０ ０ ０ ． １ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ｓ ３ ５ ２ １ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ５ ０ ４
Ｉ ｐｏ ｅ ｍ ｒ ｖ ｄ ＬＭ Ｓ Ａｌｏ ｉｈｍ ｔ ｒａ ｅ Ｓ ｅ Ｓ ｚ ｎ ｔ ｇ ｒｔ ｗｉｈ Ｖａ ｉｂｌ ｔｐ－ ｉｅ ａ ｄ Ｉｓ
ｔ ｅ ｉ ｏ ｎ ． ｈ ｍ Ｓｆ ｕ ｄ Ｋ ｅ ｏ ｄｓ： ａ ｏ ｓｉ ｓ ｓｍｕ ａ ｉｎ ｔ ｃ ｎｏｏ ；ＬＭ Ｓ ａｇ ｒｔ ｍ ｔ ａ ｉｂ ｅ ｓｅ ｓｚ ｙｗ ｒ ｃ ｕ ｔ ； ｉ ｌ ｔ ｅ ｈ ｌｇ ｃ ｏ ｙ ｌｏ ｉｈ ｗｉｈ ｖ ｒａ ｌ ｔｐ・ｉｅ；ａ ａ ｔｖ ｌ ｄ ｐ ｉｅ ｆ — ｉ ｔ ｒｎ ｅ ｉ ｇ；ｎ ｉｅ ｃ ｎ ｅ ｌｔｏ ｏ ｓ ａ ｃ ｌ ｉｎ；ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｓ ｅ ｄ ａ ｏ ｖ ｒｅ ｃ ｐ ｅ
LMS算法在噪声抵消中的应用
LMS算法在噪声抵消中的应用冯振勇，王玉良北京邮电大学信息工程学院，北京（100876）E-mail：fengzhenyong1984@摘要：自适应噪声干扰抵消器是基于自适应滤波器原理的一种扩展。
本文首先根据自适应LMS滤波器的设计理念介绍了噪声抵消器的原理，得出自适应抵消器只有参考输入噪声与原始输入噪声存在相关性，才能有效的抵消噪声的结论；在此基础上进行了稳定噪声抵消的求解，以单输入单输出维纳滤波器系统为例，通过滤波器的误差公式和转移函数求得维纳滤波器问题的无约束非因果解；随后利用LMS算法设计了自适应单信道噪声抵消器，根据前两步的分析，将自适应抵消器的参考输入信号谱函数分解，求得维纳解的最佳转移函数；最后通过MATLAB仿真实验证明了LMS算法在自适应滤波去噪中的优势，并对结果进行了分析。
关键词：LMS算法；自适应单信道噪声抵消器；自适应滤波中图分类号：TN7131. 引言自适应噪声抵消器是利用自适应噪声抵消技术，从背景噪声中提取语音信号，以提高语音的清晰度。
其目的是把信号中的噪声和语音信号进行有效地分离，降低环境噪声的影响。
自适应干扰对消是通过自适应过程加以控制的,它可以在信号很微弱或信号用常规的方法无法检测的噪声干扰场中,将从一个或多个传感器所取得的参考输入加以过滤,并从包含信号和噪声的原始输入中减去,最后结果是原始信号中的噪声或干扰被衰减或消除,而保留了有用信号[1]。
噪声干扰对消可完成时间域(频域)的滤波,也可实现空间域的滤波,因此自适应干扰对消具有广泛的应用范围。
例如消除心电图中的电源干扰、检测胎儿心音时滤除母亲的心音及背景干扰、在有多人讲话的场合下提取某人的讲话、作为天线阵列的自适应旁瓣对消器。
2. 自适应噪声抵消器的设计理论上讲，自适应噪声干扰抵消器是基于自适应滤波器原理的一种扩展。
简单的说，把d n改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改自适应滤波器的期望信号输入端()为噪声干扰端，有横向滤波器的参数调节输出以将原始输入端的噪声抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
自适应滤波在噪声抵消中的应用
测。 首先， 靠现场监测提供动态信息反馈来指导施工全过程 。 并可通过监 测 数据来 了解基坑 的没汁强度 ，为今后 降低 工程成本指标提供设计依 据。 第二 ， 可及时 了解施工环境——地下 土层 、 地下管线 、 地下设施 、 面 地 建筑在施工过程 中所受的影响及 影响程度 。第三 ， 可及时发现和预报险 情 的发生及险情的发展程度， 以便及时采取安全补救措施 。
２６７． ６ Ｏ １
［ ］ 余志成 ， １ 施文华． 深基坑支护设计 与施 ＴＩ ． Ｍ］ 北京： 中国建筑工业出
版社 。０ ２ ２７ ２０ ２ ０ ：１ — ５ ．
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｉｌ ｏ ｉ ｒｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆ ｈ ｕ ｄ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅＦ ｅｄ Ｍ ｎ ｔ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｅＦｏ ｎ ａ ｉｎ ｏ ｔ
价函数达到最小。
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匝Hale Waihona Puke 使系统 的总输出功率达到最 小。
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１ 自适应 噪声抵消 原理
自 适应消噪技 术的基本原理 见图 ｌ 。图 ｌ 中两个传感器分别拾取两 个信号 ， 传感器 ｌ 拾取的信息 为主输入 ， 作 它除 了接收到信号 ｓ ， 外 还收 到一个与信号不相关的噪声 凡， ０即输 入为 Ｓ ｎ， ＋。 组成对消器的原始输入 。
２０ 年 ０７
第 ｌ卷 ７
第 １ 期 １
收稿 日期：０７ ０ —９ ２ ０ — １ ２
蜀 应滤 波 在 声坂 满 中的 应 用
刘 晓 庆 ， 晓 燕 熊
（ 原 理 工大 学 机 电所 ， 西太 原 ，３０ ４ 太 山 ００２ ）
工业噪音综合处理工程的新技术与装备研究与应用
工业噪音综合处理工程的新技术与装备研究与应用噪音是工业化进程中所伴随的一种环境问题，给人们的生活和工作带来了诸多困扰。
传统的工业噪音控制技术往往只能对单一源头噪音进行处理，对整体的噪声环境改善效果有限。
因此，如何开展工业噪音综合处理工程的研究与应用，成为了当前环境保护领域的热点问题。
随着科技的不断进步，新技术和装备的研究与应用为工业噪音综合处理工程提供了新的思路和方法。
其中，主要包括以下几个方面的内容。
首先，新材料应用于噪音控制。
传统的噪音控制主要依靠隔声材料和吸声材料来消音，但存在着隔音效果有限、吸音效果难以满足长期使用等问题。
而利用新材料如声学障板、声学绝缘材料等，可以更有效地控制噪音的传播和反射，提高噪音控制效果。
此外，纳米材料和多功能复合材料的研究也为噪音控制提供了新的方向。
其次，先进的噪音控制技术的应用。
传统的噪音控制技术主要包括隔声技术、降噪技术等，但对于复杂的工业噪音环境，传统技术往往无法满足要求。
因此，通过应用先进的噪音控制技术，如主动噪音控制技术、自适应滤波技术等，可以更好地解决工业噪音综合处理难题。
这些技术的应用能够根据噪音源的特性和环境状况，针对性地进行调整和优化，实现更好的噪音控制效果。
再次，智能化与自动化装备的研究与应用。
传统的噪音控制工程通常需要人工操作和控制，其效率和可靠性存在较大不足。
通过引入智能化与自动化装备，可以实现对噪音控制过程的全面自动化管理与监控。
应用传感器、自动调整控制系统等关键技术，能够自动感知噪音的强度和方向，并实时调整噪音控制装置，提高噪音控制系统的稳定性和可靠性。
此外，还可以借助虚拟现实技术来进行噪音控制的仿真和预测。
通过建立真实工业噪音环境的模型，结合虚拟现实技术和声学仿真软件，可以对噪音控制方案进行预测和评估。
这样可以有效地减少试验成本和周期，提高噪音控制方案的可行性和可靠性。
综上所述，工业噪音综合处理工程的研究与应用离不开新技术和装备的支持。
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改进自适应对消算法在工业噪声处理中的应用
发表时间：2018-07-23T11:09:01.460Z 来源：《基层建设》2018年第15期作者：林卫锋
[导读] 摘要：工业噪声存在显著的干扰特征，导致工业环境中，大大降低语言通信的质量以及效果，而且对于关联于语音识别系统的相关性能来说也会产生迅速的降低的弊端问题。
广州资源设备成套工程有限公司
摘要：工业噪声存在显著的干扰特征，导致工业环境中，大大降低语言通信的质量以及效果，而且对于关联于语音识别系统的相关性能来说也会产生迅速的降低的弊端问题。
所以，采取科学有效的处理噪声举措，已经是面临的重要解决问题。
本文对于改进自适应对消算法应用到处理工业噪声中的情况进行分析，基于传统最小均方（LMS）算法、Lorentzian 函数的变步长LMS 算法前提下，展开稳定性条件处理的约束，在进行分析约束稳定性变步长LMS 算法的同时建立起仿真验证。
关键词：自适应对消算法；工业噪声；约束稳定性；应用
工业环境具有及其复杂性特点，由于具有较大的造成功率以及较宽的频谱，因此很不容易对于噪声特性进行有效的评估，因而会给处理噪声带来较大的阻碍。
自适应滤波能够于所有的有用信号、噪声先验知识基础上经前一时刻所得滤波器参数对于现下参数进行合理的调节，对不断改变的噪声展开良好的适应，同时适应有用信号特性，达到最优滤波的效果。
最小均方（LMS）算法具有较小的计算量，以及简单的结构，实现起来也是非常便捷的，广泛的实践于自适应信号处理领域。
由于传统常规定步长LMS算法内步长取值能够对于算法性能产生一定的影响，而且具有较显著的稳态误差，所以本研究对于改进自适应对消算法在工业噪声处理中的应用情况进行探究。
一、工业噪声的特征分析
在工业环境中，噪声存在明显的繁杂性特征，产生的主要因素就是声源具有较多的种类，既包括动力摩擦所形成的噪声，也包括机械运转所形成的噪声，所以决定了工业噪声涉及到较多样的类别，相对复杂。
工业噪声具有非常广泛的频谱范围，可以对于全部语音信频率的部位进行遮盖，而且能够于有用语音信号频谱内形成重叠的情况。
而且工业噪声也存在不稳定特征，因为噪声信号末尾阶段通常具有增加噪声幅度的情况，进而导致提升功率。
二、自适应噪声对消与LMS算法
自适应噪声对消系统属于自适应最优滤波器变形情况，在此系统内包含有主输入端、参考输入端两部分。
前者进行s信号也就是有用信号源所发信号的接收，同时对于V信号也就是噪声源形成的噪声信号实施有效的接收，但是这两者之间并不具有明显的关联性。
后者是对于x信号即噪声源所形成噪声信号展开接收，因为噪声源形成噪声信号v同噪声源产生的噪声信号x属于相同的噪声源所形成，所以具备显著的关联性现象。
经实施参考噪声同主输入端中噪声之间的密切联系的研究，在自适应滤波器内进行输入相关的参考噪声，对滤波器参数展开相应的调整，应用相应自适应算法，充分的确保参考噪声最终最大化的持续性的靠拢有用信号噪声，再经减法器获得有用信号。
有关于LMS算法基本思想即为，实施滤波器参数的合理调整之后，让滤波器的输出信号、期望输出的信号双方可以大大的降低均方误差现象，就会使得系统输出的有用信号得到理想的评估结果。
LMS算法迭代公式就是：e（n）= d（n）-XT（n）W（n），w（n+1）= w （n）+2μe（n）X（n）。
w（n）、N、μ分别表示的是n时刻输入期间滤波器权系数矢量、滤波器阶数、迭代步长。
为实现算法能够于迭代后进行收敛，设置步长取值的区间为 0<μ<1/λmax。
进行步长的科学选择期间，应该考虑到稳态误差同收敛速度是具有一定矛盾性特点的，即在具有越小的步长情况下，就会产生越小的稳态误差以及非常缓慢的收敛速度，反之，则具有相反的结果。
三、改进的变步长LMS算法分析
为良好的将稳态误差和收敛速度双方的矛盾性现象进行处理，经过研究之后，建立在常规LMS算法前提下，制定各种变步长LMS算法。
同时部分算法的基本思路是基于迭代初始基础上展开，导致算法的结果并不会达到最优的成效。
实施较大步长，实现算法收敛速度的增快，在同最优解距离较近的情况下，可以采取将步长值进行持续性减小的基础上，达到缩减稳态误差的目标。
最终对于Sigmoid函数的变步长最小均方算法（SVSLMS）的步长进行公示的更新，即得到的新公式就是：μ（n）=β［1/（1+exp（-α|e（n）|））-0.5］。
在这种算法的前提下，能够从脉冲信号持续状态中，对于改变的误差e（n）状态进行掌握，发挥出调节步长的效果。
但不能忽略的问题就是，这种Sigmoid函数是具有一定繁杂性的，无缓慢变化特征，所以稳态阶段是存在明显的步长波动的。
将其实施科学的改进，即最终得到的公式是μ（n）=β［1-exp（-α|e（n）|2）]。
其中，β、α分别表示的就是参数控制步长取值范围、参数控制函数形状。
通过实践证实了函数在进行更新之后，具有更好的便捷性，如果e（n）在不断的临近于0值，则也可以得到缓慢改变的结果。
把改变步长的函数中，加入进非线性，可以表现出归一化最小均方算法（NLMS）中，而且NLMS 算法形成步长因子以及输入信号明显的关联性，属于非线性的，能够良好的对LMS算法收敛速度，同时包括对于稳态误差进行有效的处理，进而实现减少或者避免梯度噪声影响到系统输出形成的错误问题。
同时应该注意的问题就是，这种计算的模式并未对于误差信号影响到步长因子的因素实施充分考虑，以及具有较强的约束性特点，所以最终不会得到最理想的步长精度结果。
四、仿真的结果和讨论
为了对文中所提出算法的可靠性、实用性进行印证，采取仿真实验的模式，以Matlab平台展开仿真算法。
在此次实验内，标准正弦波信号就是有用的信号，将工业环境状态中现实产生的噪声录音，作为实验的所选干扰噪声信号。
其中，设置的采样频率就是8kHz。
对于加噪正弦信号图展开绘制，同时统计得到固定步长LMS算法、基于Lorentzian函数的变步长算法以及Sigmoid函数的可变步长LMS算法、文中所提出自适应噪声对消后结果情况。
结果显示，不同于固定步长LMS算法，另外的几种方式，均明显的改善了收敛速度、稳态误差程度。
但对于最后的对于信号所输入的部分，因突然的更改了噪声状态，使得其平率也呈现出一定的变动效果，导致SVSLMS算法、LVSLMS算法大大的提升了误差现象。
产生这种现象的因素即为，噪声功率大大的影响到滤波器权系数收敛状态。
此次研究中，算法并未遭受噪声功率形成重大影响，将追踪以及小误差的性能具有良好的维持，并且减弱梯度噪声敏感度。
通过统计以上四种算法的结果，结果表明，此次所提出的算法，无论是在收敛的速度方面，还是在噪声残留的方面上，呈现的优势都是最明显的，完全具有良好的可靠性以及有效性。
结语
在工业噪声处理期间，采取自适应噪声对消算法是具有一定的科学性的，能够在面对非常复杂的工业噪声环境状态中发挥出理想的解决成效。
传统应用到的LMS算法具有不能忽视的弊端问题，所以此次实验中通过展开改进，最终让改进自适应对消算法具有更加迅速的收敛效果，而且降低稳态误差问题，同时能够及时的对于突发改变的噪声功率现象展开解决，优势显著。
参考文献：
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