基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计及应用研究
, 证 明了自适 应噪声抵 消技术在 噪声背
景下提取语音信号的可行性。 在实际工 程应用中 , 经 常会遇 到强噪 声背 景中微弱信号的检测问题。由于背景噪声往往 是非平稳的和 随时间变化 的 , 往往很难用传统的方法来 解决噪声 背景中的 信号提 取问题。在 这种 情况下 , 自适应噪声抵消技术是一种有效的降噪方法 , 当系统 能提供良好 的参考信号时 , 可获得很好的 提取效果。自 适应噪声 抵消器 就是利 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。 其目的就是要把信号中的噪声 和语音信 号进行有 效地分离 , 降低或 抑制 环境噪声的影响 , 这是 电子 技术、 声学技 术和 计算 机技术 三者 的有 效结 合。 1 自适应噪声抵消器 ( AN C )原理 自适应噪声抵消器 ( A NC ) 的原 理结构如 图 1 所示 , 其 核心部分 是自 适应滤波器 , 它有两个信号输 入通道 , 一 个被称为 主输入通 道 , 另一 个被 称为参考输入通道。
-1 2 * T
计算
是用来控制稳 必须满足 0<
I , 其中 I 为单位矩阵。
图 1 自适应噪声抵消器的原理结构框图
( 2 )对每一时刻 n = 0 , 1, 2,
, 计算
收稿日期 : 2007 - 03- 07 基金项目 : 宜宾学院教学教改专项课题 ( 2006 JG 1男 , 四川简阳人 , 硕士 , 副教授 , 主要从事信号与系统 、 现代通信原理研究 。
〔 7, 8, 9, 10 〕
根据以上讨 论 的自 适 应 噪声 抵 消器 ( ANC ) 原 理 及递 归 最 小二 乘 ( RLS) 设计算法 , 可设计构造如图 2 所示的自适应 噪声抵消器 , 其 中携带 信息的信号波形为正弦波信 号 , 噪声源 为加性高 斯白噪 声。该自适 应噪 声抵消系统可用来模拟两个麦 克风使用 的情况 , 第 一个麦克 风引入 的是 带噪声的输入信号 , 第二个麦克 风引入的 噪声与第 一个麦克 风引入 的噪 声相关 , 而与携带信息的信号无关。 图 4 携带信息的原始信号以及自适应滤波器处理后的误差 3 在胎儿心电图检测中的应用
基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计
基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计信号消噪是一种常见的信号处理技术，其目的是从噪声中提取出原始信号，并去除或减小噪声对信号质量的影响。
MATLAB是一个功能强大的数学计算和数据分析软件，提供了丰富的信号处理工具，可以轻松实现信号消噪的算法和程序设计。
在MATLAB中，信号消噪处理通常包含以下几个步骤：1.加载和预处理数据：首先，需要将采集到的原始信号加载到MATLAB中。
根据具体的信号类型和采集方式，可能需要进行一些预处理操作，如数据格式转换、归一化、滤波等。
2.信号分析与噪声检测：在进行信号消噪之前，需要进行信号分析以及确定噪声的类型和特性。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，如信号分析工具箱和统计工具箱，可以对信号进行频域分析、时域分析、小波分析等，并根据分析结果确定噪声的频谱、功率和分布等信息。
3.信号消噪算法选择和实现：根据噪声的特性和分析结果，选择适当的信号消噪算法进行处理。
常见的信号消噪算法包括滑动平均法、小波降噪法、谱减法、自适应滤波法等。
MATLAB提供了这些算法的函数和工具箱，可以直接调用并实现。
4.参数调优和性能评估：在实际应用中，不同的信号消噪算法可能涉及到一些数值参数的设置。
通过对不同参数的调优，可以进一步提高信号消噪的效果。
MATLAB提供了一系列调优工具和性能评估函数，可以辅助进行参数选择和算法优化。
5.可视化和结果分析：最后，将去噪后的信号进行可视化展示，并进行结果分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和数据分析工具，可以帮助用户对去噪结果进行直观的展示和评估。
除了信号消噪处理，MATLAB还可以用于信号生成、信号变换、信号模型建立等方面的程序设计。
可以通过编写MATLAB脚本或函数，结合信号处理工具箱中的函数和工具，实现更复杂的信号处理任务，如语音识别、图像去噪、振动分析等。
总结起来，基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计能够快速、高效地实现信号处理任务。
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法引言：噪声是信号处理中的一个常见问题，它可以由多种因素引起，如传感器本身的噪声、电磁干扰等。
噪声的存在会影响到信号的质量和准确性，因此在许多应用中，我们需要进行噪声抑制和降噪处理。
对于Matlab来说，它提供了多种方法和工具来实现这一目标。
本文将介绍在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法。
一、频域滤波方法在Matlab中，频域滤波方法是一种常见且有效的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是将信号从时域转换到频域，在频域中对信号进行滤波，并将滤波后的信号再转换回时域。
Matlab提供了丰富的频域滤波函数和工具，如fft、ifft、fftshift等。
通过这些函数，我们可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作，从而有效抑制和降噪信号。
二、时域滤波方法时域滤波方法是另一种常用的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是在时域中对信号进行滤波，直接对信号进行抽样和滤波处理。
与频域滤波不同的是，时域滤波方法更加直观和易于理解。
在Matlab中，我们可以使用filter函数和fir1函数实现时域滤波。
其中，filter函数可以对信号进行FIR滤波，而fir1函数可以设计并生成FIR滤波器。
三、小波变换方法小波变换是一种非常有用的信号处理方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。
在噪声抑制和降噪处理中，小波变换可以帮助我们将信号分解成不同的频率成分，并对噪声进行抑制。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数和wdenoise函数来实现小波变换。
通过这些函数，我们可以选择不同的小波基函数，并设置适当的阈值来实现噪声抑制和降噪处理。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号特性自动调整滤波器参数的滤波方法。
它可以自动识别和适应信号中的噪声，并对其进行抑制和降噪处理。
在Matlab中，自适应滤波可以通过nlms函数和rls函数来实现。
这些函数基于LMS算法和RLS算法，可以快速、准确地对信号进行自适应滤波。
基于LMS的自适应干扰抵消算法的matlab实现
１自 适应 干扰抵 消算法 在通信系统 中，经常会遇到强 干扰 信号背 景下有用信 号的检测 问题 ，因此干扰抵 消是通 信 系统 的一 个很重要 的组成部分 。 自 应干扰 适 抵 消系统 ， 包含有未知干扰 的原 始信 号作为 将 自 适应滤波器 的参 考信号 ，而同一干扰源 发出
法的迭代公式 如下 ： ｅ ｝ ｉ）Ｘｎ Ｗ（ （－ （－ （Ｔ ｎ ｎ ｎ ￣ ） ） Ｗ（ １ ｗ０ ＿ｕ Ｘ（ ｎ ） 】 ２ ＋＝ ｎ ） ｘＩ ｌｎ （ 一 （ Ｌ ＩＦ （ ＝ （ 『 １ ｘ） １ ） 一 ｘ — ＋ ） 表示时 刻 ｎ ｎ Ｊ 的输入 信号矢量 ； Ｗｎ ＝ ０ ） ㈤…ＷＬ １ １ Ｔ ［ （， ｗ ｎ ｗ１ 一 （ 表示 时刻 ｎ的 自适 ｎ １ 的干扰信号 为滤波器的输入 。通过 自 应滤波 应滤波器的权 系数 ； 中： 适 式 Ｌ为滤 波器的阶数 ， ｄ 器的权系数调整， 使得滤波器输出趋于干扰信 （为期 望输 出值 ，ｎ ｎ ） ｅ】 （为误差 ，是 步长 因子 ， Ｕ 为 号 。这样 ， 通过相减器 ， 考信号 中的干扰抵 控制稳定性和 收敛速度 的参 量。该 ＬＭＳ 将参 算法 消掉 。如图 １ 所示。 结构简单 、 计算量小且稳定性好． （ 频域块 Ｌ Ｓ ２ １ Ｍ 算法 块 Ｌ 算法 的基本 原理是 将输 人数 据序 ＭＳ 列 ｕ ） 串， （ 通过 并变换将 其分成 长 为 Ｌ的块 ， ｎ 并 将 这样 的数据 数据块 逐块 的送 到阶 数为 Ｍ 的 自 适应 滤波器 。 在收集 到每个数 据块后 ， 进行 自 适应 滤波抽头权值的更新 ，使滤波器 的 自适应 图 １为 典 型 自适 应 干 扰 抵 消 系统 的 原 理 框 图 过程逐块 的进行。其核心在于计算滤波器 抽头 图 １ 原始 输入信 号 ｄ 中， （是有 用信号 ｓ ） ｒ （ ｎ 系数 和输 入信 号的线性卷积 ，以及输入 信号和 与噪声 干扰 ｖ １ （之和， 输入 信号是 与 ｖ ） ｎ 参考 （相 误 差信号 的线 性相关 。以 Ｆ Ｔ的 １ 重叠保 留 ｎ Ｆ 关 的噪声 ｕｎ假设 ｓ１（及（是零均值 的平稳 （， ） （＇ ） ｕ ｎｖ ｎ ） 法 的频域形式来实现 ： 将输入信 号和期 望信号 随机过程且 满 足 与 ｖ ） ｕ ） （及 （ 互不相关， ｎ ｎ 由图 分成 Ｎ点 的数 据块 ， 然后做 Ｎ点离散傅 里叶变 １ 可见 ， 整个 自 适应 干扰抵 消系统 的输 出为： 换， 权系数每 Ｎ个样点更新 一次 ， 并且每次更新 ｅ ｓ ）ｖ１ ， ） （ （ ＋Ｏ卜ｖ（ （ ） ｎ ｎ ｎ １ 都是 由 Ｎ个误 差信 号样点 累加结果来控制 的。 对（ 两边取平方 ： １ 试 信普 域游辩 ｅ ㈤ ＝２ ） ｖ ） ，） ２（ Ｉｎ ｖ （对式 （ ２ ｓ（ 斗 （一 （ 】 ８ ） （＿ 侧 ２ ｎ ｛ ｎ ｖ ｎ２＋ ｎｖ ） ） ２ ） 两边取数学期 望， 由于 ｓ ） ｖ （与 ㈤及 ｕ ｎ ㈤不相关 ， ｓ ｆ与 ｖｎ ｎ ，１ ） （也不相关， ： 故 Ｅ２ 【 【 （ 【 ｖ ｎ ｅ ｓ ｎ － ｖ ，） ２ ）Ｅ ｏ （ Ｊ ２ （ ３ ）
基于神经网络的自适应噪声抵消技术研究实验使用说明
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开编辑成的MDL文件，点击运行，查看scope。可以观察出信号的处理情况。
文件功能说明：
BPLearningAndTraining.m 隐层为4的BP网络仿真
NoiseCancellation.mdl Simulink的噪声抵消动态仿真
编写：
实验中的程序在Simulink Library Browser中设计。在MATLAB R2007a命令窗口中输入Simulink即可进入Simulink Library Browser，单击File―New―Model建立程序设计界面。从Simulink Library Browser左侧的模块栏中拷贝所需要的模块到新建的Model文件中设制相应的参数、建立相应的模块并连接起来。
运行：
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开该文件编辑窗口，再单击Debug—Run即可运行该文件。即可清晰地看到对应网络训练的过程以及函数逼近曲线和误差曲线图。此时可以在主窗口中输入w1/w2/b1/b2得到Simulink仿真中所需要的权值和阈值。
Simulink仿真实验
程序编写及运行
BP网络学习和训练
编写：
实验中的程序在M文件中编写。单击MATLAB R2007a 中的File―New―M-File 即可进入文本编辑窗口，输入实验中的程序。输完程序后，单击保存按钮，在对话框中输入文件名，文件名开头必须是字母。把编写好的M文件存放到MATLAB安装文件夹下的work文档中。
NoiseCancellationCompare.mdl Simulink的噪声抵消能力动态仿真比较
实验使用说明
自适应噪声抵消LMS算法Matlab仿真
自适应噪声抵消LMS 算法Matlab 仿真传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此我们需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR 的LMS 自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。
1） 借助MATLAB 画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS 算法的计算公式（δ=0.4）；3） 用MATLAB 产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲n 的值曲线上叠加画出LMS 法时100情况确定，一般选取足够大以使算法达到基)(n y 宽带信号+正弦干扰0()()()y n S n N n =+图；4） 根线上叠加画出采用最陡下降法， LMS 法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。
5）用MATLAB 计算并画出LMS 法时 随时间变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。
用MATLAB 计算并画出LMS 法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n 的变化曲线。
6）用MATLAB 计算并在1）中的误差性能曲面的等次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线；（在实验中n=1,,…..N,N 的取值根据实验本收敛）01(),(0)0.052()sin(16102()sin()16ss S n r N n n N n n πππ==+是均匀分布的白噪音不相关和)(),()(10n N n N n S)(n x x 1()())(n e n N n =1、用Matlab画误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线的程序如下：[h0,h1] = meshgrid(-2:0.1:4 , -4:0.1:2);J=0.55+h0.*h0+h1.*h1+2*cos(pi/8)*h1.*h0-sqrt(2)*h0*cos(pi/10)-sqrt(2)*h1*cos(9*pi/40);echo on;v=0:0.1:2;%axis([-4 4 -4 4 0 100]);figure(1);%误差曲面surf(h0,h1,J);xlabel('h0');ylabel('h1');title('误差性能曲面');figure(2);contour(h0,h1,J,v); %等值曲线xlabel('h0');ylabel('h1');title('误差性能曲面等值曲线');运行结果如下图示：2、①最陡下降法计算公式：）（n 21)()1(H G V n H n δ−=+ 其中δ取0.4，H(0)=[3 -4]，T ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛+==⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⎟⎠⎞⎜⎝⎛=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=−=∑∑==1016k 2cos 2116)(2sin 210162sin 2161)(r 16k2cos 16)(2sin 2162sin 2161)(r )1()0(2)()()0()1()1()0(22)(2)(V 15015010G ππππππππi yx i xx yx yx xx xx xx xx yxxx k i i k k i i k r r n h n h r r r r r n H R n 而故⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=5320.37362.2)0(5377.06725.02)()(19239.09239.012)(10G G V n h n h n V②LMS 算法计算公式：,...2,1,0),1()1()()1()1()()1()1(e =+++=++−+=+n n X n e n H n H n X n H n y n T δ其中δ取0.4。
基于LMS算法的自适应对消器的MATLAB实现
基于LMS算法的自适应对消器的MATLAB实现LMS（Least Mean Squares）算法是一种常用于自适应信号处理领域的算法，用于实现自适应滤波器或者自适应对消器。
本文将介绍基于LMS 算法的自适应对消器的MATLAB实现。
自适应对消器是一种用于消除信号中的干扰或噪声的滤波器，它的系数会随着输入信号的变化而自适应地调整。
LMS算法是一种广泛使用的自适应算法，它通过最小化预测误差的平方来更新滤波器的权值。
该算法适用于非线性系统、时变系统以及参数不确定的系统。
在MATLAB中，我们可以使用以下步骤来实现基于LMS算法的自适应对消器：1.定义输入信号和期望输出信号：```matlabinput_signal = ... % 输入信号desired_output = ... % 期望输出信号```2.初始化自适应对消器的滤波器系数和步长：```matlabfilter_order = ... % 滤波器阶数filter_coefficients = zeros(filter_order, 1); % 滤波器系数初始化为零step_size = ... % 步长```3.对于每个输入样本，计算预测输出和误差，并更新滤波器的系数：```matlabfor k = 1:length(input_signal)%根据当前输入样本计算预测输出predicted_output = filter_coefficients' * input_signal(k,:);%计算当前误差error = desired_output(k) - predicted_output;%更新滤波器系数filter_coefficients = filter_coefficients + step_size * error * input_signal(k,:);end```4.最后```matlabfiltered_signal = filter_coefficients' * new_input_signal;```需要注意的是，LMS算法的性能和收敛速度与步长的选择有很大关系。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ ＷＯＲＬＤ ·探 索 与 观 察
基于ＭＡＴＬＡＢ的 自适应噪声抵消器设计
陕西科技 大学电气与信 息工程 学院 马令坤 程林 波
【摘 要 】噪 声污染 已经成 为一个亟待 解决的社会 问题 ，无论是在 日常生活 中还是在 工程应 用领域 ，噪声干扰 问题 都严 重 影响 着人们 的 生活生 产。本 文 阐述 了 自适应噪 声抵 消器原理 ，搭 建 了 自适应噪 声抵 消 系统 ，采 集 了真 实的语 音和 噪 声信号 ，并在ＭＡＴＬＡＢ中完成 了抵 消处理 ，分析 了抵 消结果 ，经过计 算信 号在抵 消前后 的信 噪 比分 别为１３．８３ｄＢ和
Ｅ［ｅ 】＝日 （ ＋，％一 ） ］＝Ｅ［ｓ 】＋ｅｌ（ｎｏ一＿，Ｊ） 】
当调节权 系数 ，使Ｅ 。】最小 ，信号 功率目ｓ 】不变 ，相
应 的最小输 出功率 为：
Ｅｍ［ 】＝墨 ＋ 一力 】＝Ｅ［ 】＋ ｆ（ 一），） ］
当 调节 权 系 数使 得Ｅ 】最小 时 ， Ｅ［（ｎｏ—ｙ） ］也 达到 最 小，滤波器输 出．ｙ无限逼近噪 声ｎ。，ｙ是噪 声ｎ。的最佳均方 估计 ［６］，系统输 出ｅ就会越接 近有用信 号ｓ。
５９．０８ｄＢ，信 噪 比 增 益 为 ４５．２５ｄＢ。
【关键 词 】自适应抵 消器 ；放大 电路 ；数据采集 ；ＭＡＴＬＡＢ处理
０ 引 言
在信 号传 输过程 中 ，受到噪 声干扰 是不可 避免 的 ， 严 重 的甚至会 淹没 在背 景噪声 里 ，使用 传统 滤波器 很难 有 很好的滤波效果［１］。 白适应 噪声抵 消器 能在不知道外界 噪声源 特性 、传输 路径 不断发 生变化 的情况 下从复 杂背 景 噪声 中提取 到有 用信 号 ，消 除外界干 扰噪 声的影 响 ， 提 高信 号信 噪 比。 自适应 滤波器 已经广 泛应用 到 了 日常 消费领 域 、军事通 信领 域 、医疗器械领 域和 工程应 用领 域［２］， 自从 自适应抵消 系统研 究 以来 ，受到 了人们广泛关 注 ， 已经成为信号处理领域 的一个重要分支 。 主 Biblioteka 入 端 … … … … … 一，
基于LMS算法自适应噪声抵消器的分析研究
( n) - y ( n) )
(2)
两边取数学期望 ,可得 :
E[ e2 ( n) ] = E[ s2 ( n) ] + E[ v0 ( n) - y ( n) ) 2 ] +
2 E[ s ( n) ( v0 ( n) - y ( n) ) ]
(3)
自适应过程就是自动调节权重 w j 使均方最小
的过程 ,式 (3) 中第一项为信号功率 ,与 w ( n) 无关 。
图 3 自适应噪声对消结果
图 3 中 ,信号源产生一个正弦信号 ,并与噪声 源产生的高斯白噪声信号叠加后进入噪声对消器 主通道 ,自适应滤波器的输入端是单一的噪声源产 生的噪声信号 ,通过 L MS 算法自适应调整线性组 合器的权系数 ,主通道与参考通道内的噪声信号对 消 ,所输出误差信号即为信号源产生的期望正弦信 号 。带噪声正弦信号经自适应对消后 ,能够达到较 好的去噪效果 。 3. 2 步长因子对仿真性能的影响分析
第 37 卷 (2009) 第 3 期
计算机与数字工程
85
基于 L M S 算法自适应噪声抵消器的分析研究3
王海峰 陈 伟 黄秋元
(武汉理工大学信息工程学院 武汉 430070)
摘 要 自适应信号处理的理论和技术已经成为人们常用的语音去噪技术 ,而 Matlab 为其提供了更为方便快捷的方 法来对语音信号进行消噪处理 。通过介绍自适应滤波器原理 ,在对自适应滤波器相关理论研究的基础上 ,重点研究了 L MS 自适应滤波算法 ,并对 L MS 自适应算法进行了分析 ,用 Matlab 对其进行了仿真和实现 。
3 收稿日期 :2008 年 11 月 27 日 ,修回日期 :2008 年 12 月 16 日 作者简介 :王海峰 ,男 ,硕士研究生 ,研究方向 :现代通信网络与技术 。陈伟 ,男 ,教授 ,博士生导师 ,研究方向 :信息传 输与处理 、光电子与通信网络 、计算机通信技术 。黄秋元 ,男 ,副教授 ,硕士生导师 ,研究方向 :高速数字电路设计 、光 纤通信技术 、电磁场与微波技术 。
基于MATLAB的语言背景噪声消除
本科生毕业论文（设计）装题目：基于MATLAB的语音背景噪声消除订线学院物理科学与技术学院学科门类理科专业应用物理学号XXXXXX姓名XXX指导教师XXX2012年4月18 日基于MATLAB的语音背景噪声消除摘要语言是人类最重要、直接、有效和便捷的交换信息的方式。
随着近些年科学技术的飞速发展，人们也不满足于和计算机的信息交换方式，希望能够甩掉键盘和鼠标而实现用语言来对计算机进行控制。
因此，语音信号处理技术便应运而生。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时也是综合多种学科和涉及面非常广泛的交叉学科。
现在在一些职能系统中嵌入有语音处理系统，但它们只能在安静的环境中才能使用。
然而，在语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰。
噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。
本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的一种方法——谱减法及其改进算法。
该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的“音乐噪声”，在很大程度上提高语音信号的信噪比。
关键词：语音信号处理语音增强谱减法改进算法AbstractLanguage is the most important, direct, effective and convenient means of information exchange. With the rapid development of science and technology in recent years, people are not satisfied with the way to exchange information with computer, hoping to get rid of the keyboard and the mouse and achieving the goal of using language to control the computer. Therefore, the language signal processing technology was produced. Language signal processing is an emerging discipline, but also is a cross discipline which multiplied disciplines and covered a very wide range. Now some language signal processing systems are embedded in the intelligent system, but they can only work in a quiet environment. However, in the speech information acquisition process will inevitably have a variety of noise interference. Noise can not only reduce speech intelligibility and voice quality, it also affect speech processing accuracy, and even make the system not working properly. In this paper we will discuses the principle and method of the speech enhancement technology. Mainly introduces a method for speech enhancement -- spectral subtraction algorithm and its improved algorithm. The method can effectively eliminate the stationary additive noise, the improved algorithm can effectively eliminate which the common method produced “music noise”, obviously improves the speech signal to noise ratio.Keywords: Speech signal processing Speech enhancement spectral subtraction algorithm improved algorithm目录一绪论 (1)1.1 语音背景噪声消除的意义 (1)1.2 语音背景噪声消除的目的及要求 (1)1.3 比较常用的语音背景噪声消除的方法及特点 (2)二谱减法消除噪声的基本原理 (4)2.1 噪声的生成原理及分类 (4)2.2 基本谱减法消除噪声的原理 (5)2.3 改进谱减法消除噪声的原理 (6)2.4 比较两种方法处理的理论效果 (7)2.5 小结 (7)三实验设计及步骤 (8)3.1 语音信号的采集 (8)3.2 语音信号处理工具的选择 (8)3.3 程序读入语音信号 (8)3.4 语音信号处理 (9)3.4.1 含噪语音信号的合成 (9)3.4.2 用基本谱减法对含噪信号处理 (11)3.4.3 用改进谱减法对含噪信号处理 (13)3.5 比较两种方法处理的实验效果 (17)四总结 (18)致谢 (19)参考文献 (20)一绪论1.1 语音背景噪声消除的意义目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。
基于LMS算法的自适应对消器的MATLAB实现
N = 5; w = ones(N,1); u = 0.0026; 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); end
% 滤波器阶数 % 初始பைடு நூலகம்滤波器权值 % 步长因子
% 跟新权值
% 图像化仿真效果 subplot(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');
图 1 自适应对消原理图 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 s，n0 , n1 是零均值的平稳随机过程 zj = dj − yj = sj + n0 − yj 输出信号的均方值 E[zj2 ] = E[(dj − yj )2 ] = E[(sj + n0 − yj )2 ] = E sj2 + E[(n0 − yj )2 ] + 2E[sj (n0 − yj )] 由于 s 与n0 ，n1 不相关，因此 s 与yj 也不相关，则 E[zj2 ] = E sj2 + E[(n0 − yj )2 (1-3) (1-2) (1-1)
E sj2 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
自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现概要
w2=w2+2*u*e(i*x2(i;
3.2MATLAB的仿真测试
在仿真过程中,采用正弦信号作为有用信号,均值为零,信噪比为3db的高斯白噪声作为叠加的噪声信号。基于LMS算法,步长分别设置为0.01和0.05的输出波形图将仿真输出结果进行比较:
图2步长为0.01的自适应噪声抵消器的输出波形
其中μ为固定步长因子,是一常数。
显然上面的算法不需要事先知道信号的统计量(即相关量R和P ,而使用他们的瞬时估计代替算法获得的权重只是一个估计值,但随着调节权重,这些估计值逐渐提高,滤波器也越来越适应信号特性,最终权值收敛,收敛的条件为
其中λmax是输入数据方差矩阵的最大特征值。下面给出基本LMS算法实现的步骤:
1. 1自适应滤波器噪声抵消的基本原理
一个自适应滤波器包括两个不同的部分:一个是具有可调系数的数字滤波器,一个是用于调整或改变滤波系数的自适应算法。图1给出了自适应滤波器作为噪声对消的原理框图。
图1自适应滤波器作为噪声对消的原理框图
噪声消除的主要目的是对被污染信号中的噪声的最优估计,以获得信号的最优估计。其中x(n表示输入信号; y(n表示被污染的信号,包括所希望的信号和噪声信号; r(n表示被污染信号的某种测量,与叠加的噪声信号相关; d (n:表示叠加噪声信号的估计值; e(n;表示作为输出的信号,一是作为希望信号x(n的估计输出值,二是用于调整自适应滤波器的参数。利用此输出值通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整,最终获得噪声最优估计值,当输入信号的统计特性发生变化,自适应数字滤波器能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。
参考文献:
[1]Emmanuel C.Ifeachor , Barrie W.Jervis Digital Signal Process -ing A Practical Approach,second Edition电子工业出版社[M], 2004
基于MATLAB反馈型自适应噪声抵消系统仿真研究
宇航 计 测技 术
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｔ ｎ ｕｉ Ｍｅｒｌｇ ｎ ａｕ ｅ ｎ ｏ ｒａ ｒ ａ ｔ ｔｏｏ ｙ ａ ｄ Ｍｅ ｓ ｒｍｅ ｔ ｏ Ａｓ ｏ ｃ
Ａｕ ｇ．， ０１ ２ ０
第３ ０卷
第 ４期
Ｖｏ ＿ ０． ． ｌ３ Ｎｏ ４
文 章 编 号 ：０ ０— ２ ２ ２ １ ）０ １０ ７ ０ （０ ０ ４—０ ５— ４ ０ ４ ０
作者简介 ： （ ９２一 ， 硕 士研究 生 ， 余慧 １ ８ ） 女， 主要研究方 向： 数字集成 电路设计 。
宇航 计 测技 术
２１ 拄 ００
２ 自适 应 噪 声 抵 消基 本 原 理
如图１ 所示 ， 信号含有ｓ 信号和一个噪声 。。 ｎ 与 ｎ相关 。 自适 应 滤 波 器 的输 出 为 Ｙ ｎ （ ）的 滤 波 信 号， 因此 ， 自适应 噪声抵 消器 系 统 的输 出 为
ＹＵ ｕ Ｈ ｉ＇
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（１Ｈ ｎｎＵ ｉ ｒ ｔ ， ｈ ｎｓａ １０ ２ ． ｕ ａ ｎ ｅｓｙ Ｃ ａｇｈ ０ ８ ； ｖ ｉ ４
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ｓｇ ｅ ． Ｃｏ ａ ｉ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ｏ ｗａ ｄ ＡＮＣ ｓ ｓｅ ，ｔ ｉｎ ｄ ｍｐ ｒｎ ｏ ｔ ｅ ｆ ｅ ｆ ｒ ｒ ｙｔｍ ｈｅ￣ｅ ｂ ｃ ｄ ａ ｋ ＡＮＣ ｙ ｔｍ ａ ｔｅ ｆｅ ｔａ ｄ ａ ｓ ｓｅ ｈ ｓ ａ ｂｅｔｒ ｅｆ ｃ ｎ ｆｓｅ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｅｏ ｉｙ ａ ｔｒ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｖ ｌ ｃｔ ．ＭＡＴＬ ＡＢ ｉ ｌｔｏ ｅ ｕ ｔ ｒ ｉｅ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓａ ｅ ｇｖ ｎ，ｗｈｃ ｒ ｏｎｃｄ ｎ ｔ ｈｅｔ ｅ ｒ ｔ ｉｈ ａ ｅｃ ｉ ｉ ｅ ｔｗｉ ｔ ｈ ｏ ｅ— ｈ
如何利用Matlab技术进行噪声抑制
如何利用Matlab技术进行噪声抑制噪声是我们日常生活中难以避免的问题之一，无论是在通信领域、影像处理中还是在音频处理中，噪声都会对信号质量产生不利影响。
Matlab作为一种功能强大的数学建模、仿真和数据处理工具，提供了一系列的技术来进行噪声抑制。
本文将介绍如何利用Matlab技术进行噪声抑制。
一、噪声抑制基础在正式介绍如何利用Matlab技术进行噪声抑制之前，我们先来了解一下噪声抑制的一些基础知识。
1. 噪声类型噪声可以分为许多不同的类型，比如白噪声、高斯噪声、脉冲噪声等。
不同类型的噪声对信号的影响方式也不同，在进行噪声抑制时，需要根据具体的噪声类型选择合适的方法。
2. 噪声特性噪声通常具有统计特性，通过分析噪声的统计特性可以确定噪声的模型和参数。
比如，高斯噪声的统计特性是服从正态分布，可以通过均值和方差来描述。
3. 噪声模型在进行噪声抑制时，通常需要建立一个噪声模型。
噪声模型可以帮助我们理解噪声的产生机制，并为噪声抑制算法的设计提供基础。
二、Matlab噪声抑制方法Matlab提供了众多的噪声抑制方法和工具箱，下面将介绍几种常用的方法。
1. 基于滤波的方法滤波是一种常用的噪声抑制方法，主要通过对信号进行滤波操作来削弱或去除噪声。
Matlab中提供了许多滤波函数，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
选择合适的滤波器类型和参数可以有效抑制噪声，但也需要注意滤波器的设计要避免引入额外的畸变。
2. 基于小波变换的方法小波变换是一种用于信号分析和处理的强大工具，它可以将信号分解为不同的频率成分，并可以根据需要选择保留或丢弃某些频率成分。
在噪声抑制中，小波变换常常用于去除高频噪声成分。
Matlab中提供了小波变换的函数和工具箱，可以方便地进行小波去噪。
3. 基于统计方法的方法统计方法是另一种常用的噪声抑制方法，它通过对信号和噪声的统计特性进行分析和建模，来实现噪声的去除。
在Matlab中，可以使用统计工具箱中的函数来进行统计建模和参数估计，从而实现噪声抑制。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
２００９年１１月第”期危子测斌ＥＬＥＣＴＲｏＮＩＣＴＥｓＴＮｏｖ．２００９Ｎｏ．１／基于Ｍ棚，ＡＢ的自适应噪声抵消器的设计与实现徐梅花，王福明（中北大学现代教育技术与信息中心太原０３００５１）摘要：阐述了自适应噪声抵消（ＡＮＣ）技术的基本原理，基于自适应滤波器的原理，设计了自适应噪声抵消器；在对自适应滤波器相关理论研究的基础上，重点研究了自适应噪声抵消器的核心——Ｉ。
ＭＳ自适应滤波算法。
在ＭＡＴＬＡＢ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ下，建立了自适应噪卢抵消器的模型，并通过设置不同的参数进行仿真，结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。
最后对系统进行了性能分析，给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求。
关键词：自适应滤波；噪声抵消；ＬＭＳ；ＭＡＴＩ。
ＡＢ仿真中图分类号：ＴＮ９１１．４文献标识码：ＡＤｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢＸｕＭｅｉｈｕａ，ＷａｎｇＦｕｍｉｎｇ（ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ。
Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１．Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｅｌａｂｏｒａｔｅｄｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＮＣ），ｄｅｓｉｇｎｅｄＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ；Ａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ，ｔｈｅｃｏｒｅｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｅｅｌｌｅｒ－ＬＭＳａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ．ＵｎｄｅｒｔｈｅＳｉｍｕｌｉｎｋｏｆＭＡＴＩ。
matlab自适应高斯平滑算法滤除噪声
matlab自适应高斯平滑算法滤除噪声
在MATLAB中，可以使用自适应高斯平滑算法滤除噪声。
具体步骤如下：
1. 定义高斯滤波器大小：选择一个适当的高斯滤波器大小，该大小应该根据图像的大小和所需的平滑程度进行调整。
2. 创建高斯滤波器：使用MATLAB中的 `fspecial` 函数创建一个高斯滤波器。
例如，`h = fspecial('gaussian', [sizeX sizeY sigma])` 创建一个大小为 `[sizeX sizeY]`、标准差为 `sigma` 的高斯滤波器。
3. 应用高斯滤波器：使用MATLAB中的 `imfilter` 函数将高斯滤波器应用于图像。
例如，`filteredImage = imfilter(image, h)` 将高斯滤波器应用于名为 `image` 的图像。
4. 可选：调整输出图像的亮度：由于高斯滤波器可能会降低图像的亮度，因此可以使用MATLAB中的 `imadjust` 函数调整输出图像的亮度。
例如，`filteredImage = imadjust(filteredImage)`。
需要注意的是，自适应高斯平滑算法适用于去除噪声，但可能会导致图像细节的损失。
因此，在使用该算法时，应该根据实际情况进行权衡。
基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现
基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现肖哲
【期刊名称】《长沙大学学报》
【年(卷),期】2006(020)002
【摘要】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.而Matlab的出现又为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行消噪处理.介绍了自适应滤波器中常用的几种算法,并通过实例介绍了基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现.
【总页数】4页(P83-86)
【作者】肖哲
【作者单位】湖南工业大学科技学院,湖南,株洲,412008
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现 [J], 徐梅花;王福明
2.语音通信中的自适应噪声对消系统设计 [J], 徐玮;孙象
3.一种基于双通道自适应噪声对消的语音增强法 [J], 王振力;张雄伟;郑君杰
4.基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究 [J], 马佳佳;陈雨;冯子通
5.基于RLS算法的自适应噪声抵消系统研究 [J], 石鑫;李春龙;李昊
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一种基于MATLAB的ANFIS自适应消噪设计
福建电脑２００６年第１期一种基于ＭＡＴＬＡＢ的ＡＮＦＩＳ自适应消噪设计王保峰１石春和１王忠强２（１军械工程学院光学与电子工程系河北石家庄０５０００３；２济南军区海防部队雷达站山东威海２６４２００）【摘要】本文讨论了一种基于ＭＡＴＬＡＢ的ＡＮＦＩＳ自适应消噪技术，该技术的实际应用能够在复杂的环境下，能很好地抑制噪声，从而获得清晰的话音数据信号。
【关键词】自适应消噪；模糊；神经网络１原理自适应神经网络模糊系统的一个十分重要的应用领域就是消噪去扰。
在信号处理和控制中，测量信号往往带有噪声。
当噪声源可以测量或满足一定的假设（如白噪声）时，对噪声信号的建模是消除噪声、提高测量数据精度的有效方法。
图１叠加了噪声的测量过程Ｉ为待测信号，Ｎ为噪声源，Ｄ叠加道测量信号Ｍ中的噪声信号。
Ｄ和Ｎ之间满足非线性映射关系ｆ，即Ｄ（ｋ）＝ｆ（Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．）Ｍ（ｋ）＝Ｉ（ｋ）＋Ｄ（ｋ）＝Ｉ（ｋ）＋ｆ（Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．）为了从Ｍ中消除Ｄ的影响，对测量信号的滤波是一种可能采取的方法，但当Ｉ与Ｄ的频谱存在严重交叠时，采取频域滤波方法无法获得较好的效果。
在可以获得噪声源Ｎ的条件下，对噪声非线性特性进行建模是消除噪声影响一种有效的方法。
基于神经网络模糊系统的非线性映射和学习能力能够用于噪声信号的非线性建模。
在进行神经网络模糊系统的训练之前，必须获得噪声非线性特性的输入输出数据对（Ｎ（ｋ），Ｄ（ｋ）），但期望输出Ｄ（ｋ）一般无法获得，为此需要采用测量输出Ｍ（ｋ）作为期望输出来对神经网络模糊系统进行训练。
Ｍ（ｋ）是在Ｄ（ｋ）的基础上叠加了输入信号Ｉ（ｋ）获得的输出，当Ｉ（ｋ）是零均值的信号且与噪声信号不相关时，利用Ｍ（ｋ）代替Ｄ（ｋ）将可以完成对噪声非线性特性的建模。
另外，在利用神经网络模糊系统对噪声非线性特性进行建模时的另一个假设是噪声非线性特性的阶次是已知的，即非线性映射关系Ｄ（ｋ）＝ｆ（Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．）中的Ｎ（ｋ），Ｎ（ｋ－１），．．．是有限的已知项。
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２００９年１１月第”期危子测斌ＥＬＥＣＴＲｏＮＩＣＴＥｓＴＮｏｖ．２００９Ｎｏ．１／基于Ｍ棚，ＡＢ的自适应噪声抵消器的设计与实现徐梅花，王福明（中北大学现代教育技术与信息中心太原０３００５１）摘要：阐述了自适应噪声抵消（ＡＮＣ）技术的基本原理，基于自适应滤波器的原理，设计了自适应噪声抵消器；在对自适应滤波器相关理论研究的基础上，重点研究了自适应噪声抵消器的核心——Ｉ。
ＭＳ自适应滤波算法。
在ＭＡＴＬＡＢ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ下，建立了自适应噪卢抵消器的模型，并通过设置不同的参数进行仿真，结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。
最后对系统进行了性能分析，给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求。
关键词：自适应滤波；噪声抵消；ＬＭＳ；ＭＡＴＩ。
ＡＢ仿真中图分类号：ＴＮ９１１．４文献标识码：ＡＤｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢＸｕＭｅｉｈｕａ，ＷａｎｇＦｕｍｉｎｇ（ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ。
Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１．Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｅｌａｂｏｒａｔｅｄｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＮＣ），ｄｅｓｉｇｎｅｄＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ；Ａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ，ｔｈｅｃｏｒｅｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｅｅｌｌｅｒ－ＬＭＳａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ．ＵｎｄｅｒｔｈｅＳｉｍｕｌｉｎｋｏｆＭＡＴＩ。
ＡＢ，ｂｕｉｌｔｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｉｎｓｔａｌｌｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｄｅｃｌａｒｅｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｒｅｃｏｖｅｒｏｒｉｇｉｎａｌｓｉｇｎａｌｆｒｏｍｎｏｉｓｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｇｉｖｅｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｅｌｅｃｔｅｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｓｉｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ；Ｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ；ＬＭＳ；ＭＡＴＬＡＢｓｉｍｕｌａｔｉｏｎＯ引言基于自适应噪声抵消技术（ＡｄａｐｔｉｖｅＮｏｉｓｅＣａｎ—ｃｅｌｌａｔｉｏｎ，ＡＮＣ），作为在强噪声背景下通信的一种主要语音增强方法，把信号中的噪声和语音信号进行有效的分离，降低或抑制环境噪声的影响，有效提高了语音的清晰度。
自Ｗｉｄｒｏｗ等于１９６７年提出自适电量塑ｇｉ墓ＥＬＥＣＴＲＯＮ『ＧＴＥＳＴ应滤波概念以来，因其计算量小、易于实现等优点，发展极为迅速。
目前广泛应用于通信、语音信号处理、图像处理、模式识别、系统辨识及自动控制等领域，是目前最活跃的研究领域之一。
自适应噪声抵消技术和其他语音增强方法相比，突出之处就是该方法不基于任何信号模型和对信号的统计特性无特殊要求，故其应用范围相当广泛。
早在１９７５年，美国斯坦福大学的Ｗｉｄｒｏｗ等型万方数据人就做出了一个模拟机舱噪声问题的实验，证明了自适应噪声抵消技术在噪声环境下增强语音信号的可行性。
在实际工程应用中，经常会遇到强噪声环境中微弱的检测问题，由于背景噪声往往是非平稳和随时间变化的，往往很难运用传统的方法解决噪声背景中的信号提取问题。
自适应噪声抵消的基本原理是将被噪声污染的信号与参考信号进行抵消运算，从而消除带噪信号中的噪声，其关键问题是自适应噪声抵消系统的参考信号一定要与带消除的噪声具有一定的相关性，而与要检测或提取的信号不相关。
１自适应噪声抵消器（ＡＮＣ）的原理１．１自适应滤波器的原理自适应滤波器的原理框图如图１所示。
图１自适应滤波器原理框图图中，ｚ（以）表示时刻九的输入信号，ｙ（行）表示时刻ｎ的输出信号，ｄ（竹）表示时刻７２的参考信号或期望响应信号，Ｐ（，２）表示时刻Ｉ＂１的误差信号。
误差信号为期望响应信号ｄ（ｎ）与输出信号ｙ（，ｚ）之差，记为Ｐ（７２）一ｃｚ（咒）一ｙ（规）。
自适应滤波器的系统参数受误差信号控制，并根据Ｐ（竹）的值而自动调整，使之适合下一时刻Ｉ＇１＋１的输入ｘ（ｎ＋１），以使输出信号ｙ（ｎ＋１）更加接近期望信号ｄ（ｎ＋１），并使误差信号ｅ（ｎ＋１）进一步减小。
１．２ＡＮＣ的基本原理自适应噪声抵消器原理（ＡＮＣ）的原理结构如图２所示，其核心部分是自适应滤波器，它有两个信号输入通道，一个被称为主输入通道，一个被称为参考输入通道。
主输入通道接收从信号源发来的信号ｓ（ｎ），但图２自适应噪声抵消器的原理结构框图是受到噪声源的干扰，收到噪声矾（，ｚ）。
参考输入通道的参考信号ｕ。
（ｎ）为一个与有用信号ｓ（ｎ）无关的但与Ｖｏ（规）相关的噪声信号。
主输入中含有待抵消的加性噪声，参考输人对准主输入中的噪声Ｖｏ（咒）。
利用两输入噪声的相关性和信号与噪声的独立性，使参考输入通过自适应滤波器与主输入中噪卢分量逼近并相减，输出误差信号Ｐ（咒），即Ｐ（恕）一ｄ（咒）一ｙ（竹），自适应滤波器算法决定滤波器对参考信号可。
（，ｚ）的处理，使得滤波器的输出尽可能的逼近主输人中的干扰成分。
因此，在最佳准则意义下滤波器的输出ｙ（竹）逼近Ｖｏ（以）等效于系统输出ｅ（ｎ）逼近ｓ（ｎ），从而在自适应噪声抵消器（ＡＮＣ）的输出端大大提高了信噪比。
根据自适应算法的优化准则不同，自适应滤波器算法大致可分为两类最基本的算法，即最小均方（ＬＭＳ）算法和递归最小二乘（ＲＬＳ）算法。
ＬＭＳ算法最核心的思想就是用平方误差代替均方误差，基本的ＬＭＳ算法为：ｗ（ｋ，咒＋１）一ｗ（ｋ，挖）＋２ｐｅ（ｎ）ｚ（咒一点）其中，ｗ（ｋ，，ｚ）和ｗ（ｋ，竹＋１）分别为迭代前后的系数值；，２和以＋１为前后两个时刻；ｋ一０，１，…，Ｎ一１，Ｎ为滤波器阶数，“为收敛因子：Ｐ（咒）一ｄ（规）一ｙ（ｎ）一ｄ（行）一ａＴ．ｒ（，２）硼（疗）一ｄ（，２）一硼丁（，ｚ）ｚ（以）为误差信号；ｚ（”一点）为输入信号；ｙ（”）一∥（行）硼（竹）为输出信号。
在自适应滤波器的实际操作中，一个必须注意的问题是自适应步长的选择。
由ＬＭＳ迭代算法可知，欲使其收敛，则自适应步长Ｐ的取值范围为：０＜ｐ＜１Ａ一，自适应时间常数和步长的关系为：Ｔ眦＝１／（４以。
）．ＬＭＳ算法的具体步骤如下：ＬＭＳ算法基本上是一种递推算法，它用任意选择的｛＾（志）｝的初始值作为开始，然后将每一新的输入样本｛ｚ（规））输入到这个ＦＩＲ自适应滤波器中计算相应的输出屯蚤塑』ｉ基ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＴＥＳＴ万方数据万方数据万方数据基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现作者：徐梅花， 王福明作者单位：中北大学现代教育技术与信息中心,太原,030051刊名：电子测试英文刊名：ELECTRONIC TEST年，卷(期)：2009，""(11)被引用次数：0次1.邱天爽,魏东兴等.通信中的自适应信号处理[M].北京:电子工业出版社,2005.2.田玉静,左红伟.自适应噪声抵消的应用研究[J].青岛建筑工程学院学报,2005,26(1):77-80.3.金红华.基于TMS320VC5402自适应滤波器的实现[J].东北农业大学学报,2006,37(6):816-819.4.Shig-i I,Akihiko S.An adaptive noise canceller with low siginaldistortion for speechcodecs[J].IEEE Trans on SignalProcessing,1999,47(3):665-673.Shigeji I,Akihiko S.语音编码中一种低信号偏差的自适应噪声抵消器[J].IEEE信号处理学报,1999,47(3):665,673.5.殷文铮,杜旭.基于简化型RLS算法的延迟改进型噪声抵消系统模型与实现[J].电声技术,2006(2):55-57.6.Shigeji,A kihiko S.An adap tive noise cancellerwith low signal dis2tortion for speechcodes[J].IEEE Trans on Signal Processing.1999,47(3):665-673.7.魏巍,刘学伟.自适应噪声抵消技术的仿真与应用研究[J].计算机仿真,2009(2).8.王海峰,陈伟,黄秋元.基于LMS算法自适应噪声抵消器的分析研究[J].计算机与数字工程,2009(3).1.学位论文赵权科结晶器温度测量中的自适应滤波方法研究2004为了减少连铸生产过程中的漏钢事故,有必要可靠地测量结晶器温度.在圆坯连铸中使用热电偶测温是个有效的方式.由于工业现场存在大量干扰,尤其是电磁搅拌转置的使用,使得干扰比有用信号强很多.尽管采用了一些硬件抗干扰措施,仍然不能获得满意的效果.常用软件滤波方法也只是一定程度上可以滤除干扰,需要采用新的方法对此进行了处理.首先该文研究了横向自适应滤波器结构,分析了自适应滤波的几种常用算法(LMS,RLS和NLMS)的特点,应用范围等.按照自适应噪声抵消原理,应用于自适应陷波器的实例,对这几种算法进行了分析.根据结晶器信号和干扰的不同特性,按照自适应噪声抵消原理,给出了一个新的自适应噪声抵消器结构对温度数据进行了处理.采用温度信号的时延做参考信号,为了消除直流分量的影响,在自适应滤波器输入前加了一个高通滤波器.该文研究了变步长LMS算法在自适应噪声抵消中的应用,最后给出了一个新的变步长NLMS算法.新的变步长NLMS算法设计简单,在初始收敛速度、时变系统跟踪能力及稳态失调几个方面性能比常用的LMS算法和NLMS算法好.结合神经网络技术,设计了基于BP神经网络的自适应噪声抵消器,并对温度信号进行了处理.Matlab仿真结果证明了上述方法的有效性.2.期刊论文郑海啸.刘珩.ZHENG Hai-xiao.LIU Heng基于自适应滤波的噪声抵消法-信息与电子工程2007,5(6)语音降噪就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.文中介绍了一种基于自适应滤波的噪声抵消法,采用归一化最小均方误差算法,采集实际噪声环境下各种不同信噪比的带噪语音样本进行降噪处理,实验结果表明,处理后信号的信噪比得到了较大程度的提高,大大改善了听音效果,具有很高的可懂度,且语音自然度好,没有失真;并与谱减法进行了比较,自适应噪声抵消法的降噪幅度比谱减法有一定提高,在听音效果上,用自适应噪声抵消法处理后的语音在清晰度、自然度方面优于谱减法.3.学位论文石艳丽基于DSP的自适应噪声抵消系统研究2008自适应滤波技术的发展和超大规模集成电路(VLSI)技术的迅速发展与应用为降噪研究提供了理论和技术支持。