基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究
基于LMS自适应噪声对消法的激光液位测量信号波动抑制研究
获取最优 的滤波 效果 ［ 。根据不 同滤波准则 产 ６ 生的 自适 应算 法主要 有 ２种 ， 即最小 均方 误差 法 （Ｍ ） Ｌ Ｓ 和递推最小二乘 法 （ Ｌ ）７。Ｌ Ｓ 法的 ＲＳ ［ Ｍ 算 ３
基 本 思 想 误 差 的均 方 值 最 小 为 准 则 ， 据 输 人 信 号 在 迭 代 过 根 程 中估 计 梯度 矢 量 更 新 权 系 数 获 取 最 佳 的 自适 应 迭 代 算 法 Ｊ 。 自适 应 噪声 对 消 技 术 是 对 自适 应 滤 波 器 的典
方法 既可实 现真 实 液位 检 测 信 号 的 准确 提 取 ， 可 又
保证信号的实时 陛。
液位检测的过程 中为保证得到高品质的晶体 ， 要求 将 硅熔 体表 面精 确控 制在恒 定 位置 。 由于 晶体 生 长 炉室处于充满氩气的密闭、 高温、 负压状态 ， 并且 晶
１ Ｌ Ｓ 法 自适应噪声对 消原 理 Ｍ 算
Ｓ Ｎ ｉ ｌ ｇ Ｉ ａ ，Ｈ Ｕ Ｘ ａｎｎ ， Ｉ ｉ ＨＡ Ｇ Ｘｎ ｕ Ｏ Ｇ Ｎａ ｏ ，ＬＵ Ｈｕｎ Ｏ ｉ ｉｇ Ｌ ，Ｚ Ｎ ｉ ｎｎ ｏ Ｑ ｙ
（ ｈ ａｕｔ ｏ Ａ ｔ ｔ ｎａｄＩｆ ｍａｏ ｎｉｅｒ ｇ Ｘ’ ｎｖｒｔ ｏ Ｔ ｃｎｌｇ ， ｉａ １０ ８ Ｃ ｉ ） Ｔ ｅＦｃｌ ｆ ｕｏ ｉ ｎ ｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅ ｎ ， ｉｎＵ ｉｅ ｉ ｅｈｏｏｙ Ｘ ’ｎ７０ ４ ，ｈｎ ｙ ｍａｏ ｏ ｉ ｉ ａ ｓ ｙｆ ａ
征迭代快慢 ， 适应收敛过程的快慢与 成反 比， 自 失 调量 与 成 正 比。 波 器 阶数 应 该 和 噪声 通道 传 递 滤
函数 的阶数一 致 ， 并且 随着 滤波器 阶数 增 多 ， 调增 失 大， 自适 应时 间增 长 ， 以在 满足 系统性 能 的前 提下 所
噪声抵消技术的研究
原 理 上 说 是 全 新 的滤 波 器 结 构 。即采 用 自适 应 噪声 抵 消 方 法
１ 噪 声抵 消技 术 的研 究现 状
噪声 抵 消 是 指 利 用 信 号 处 理 技 术 。将 噪 声 干 扰 中 的 信 号 进 行 提 取 。 由于 信 噪 比低 ，信 号 带 宽 较 大 所 以存 在 一定 的 难 度 。 们 一 直 在 探 索 一 些好 的 途 径 来 解 决 此 类 问 题 。 目前 ， 人 噪 声 （ 扰 ） 消 的 主 要 信 号 处 理 技 术 可 基 于 线 性 系统 和非 线性 干 抵 系统 分 为 两 大 类 。 线性 系统 包 括 时 域 方 法 、 间 域方 法 和 频 域 空 方 法 ， 中时 域 方 法 要 有 迭 加 平 均技 术 ， 是 对 时域 信 号 多 次 其 它 迭 加 取 平 均 以 求 得 信 号 ， 算 法 误 差 较 大 ； 比较 而 言 ， 域 其 相 频 的处 理 方 法 比 较 丰 富 ， 括 匹 配 滤 波 ， 尔 曼 滤 波 、 纳 滤 波 、 包 卡 维
第 ３ 卷 第 １期 ・ 术 ９ 拳
ＶｏＩ Ｊａｎ． ． ３９ ’
湖
南
农
机
２Ｏ１ 年 １ 月 ２
Ｊ ａｎ． ２０１２
Ｈ ＮＡ ａＲＣＵ １ Ｒ Ａ Ｈ Ｎ Ｒ Ｕ Ｎ Ａ Ｉ Ｌ － ＡＬ Ｍ Ｃ ｉ Ｅ Ｙ ｕ
噪声抵消 技术 的研究
赵 一 炜
（ 张河 湾 蓄能发 电有 限责任 公 司 ， 北 石 家 庄 河 ０ ００ ） ５ ３０
滤 波 方 法 。 噪 声 中提 取 信 号 的各 种 方 法 中 。 纳 滤 波 是 一 种 从 维 最 基 本 的方 法 。它 就 是 最 小 均 方 误 差 准 则 下 的最 佳 线 性 滤 波
基于RBF神经网络的语音信号的噪声消除
便使 输 出． １接近 于所 期望 的参考 信号ｄ １。 ｙ ） ＋ ∞ ）
己 知信 号 和 噪 声 的先 验 知 识 ，但 在 许 多实 际问 题 中往往 无法 预知 …。为 了提 高 滤波性 能 ，滤波 器 的
权 系数 往 往 承 受 随 着输 入 信 号而 发 生 变 化 ，这 种 滤 波即为 自适 应 滤波 （ Ｃ） ＡＮ 。它利用 与 噪声 相关 的信 号来调 整滤 波参数 ，实现对 噪 声的抑制 。 神 经 网络 是 模 仿 和延 伸 人 脑 智 能 、 思维 、意 识 等功 能 的 非 线性 自适 应 系统 ，它 具 有全 新 的 信
［２ ］ 第３ 卷 ２ ８ ２ 第５ 期 ２ １— ０ ５ ０
骞Ｉ 匐 、
ｇ ＝Ｇ （ ＝Ｒ （ Ｘ—Ｃ Ｉ ） ＝１ ， ｎ （） Ｘ） ，Ｉ １ ｝ ， ， …２ ｉ ２ １ 其 中 ，ｘ为 ２ 维 输 入 向量 ；Ｃ ６分 别是 第ｉ ｎ ｉ 和 个
别 、 自适 应滤 波等领 域 。
理 论 在 不 断地 发 展 与 完善 应 用 也 越 来越 广 泛 。 自
适 应 滤 波 器 的原 理 如 图 ｌ 示 。 图 １ ：ｘｋ 一 所 中 （ ）一表
示 时刻 的 输入 信号 值 ；ｙ 一表示 时 刻 的输 出信 号 ）
ＲＦ Ｂ 神经 网络第ｉ 隐节 点的输 出为 ： 个
Ｙ （ ） ＋［（ ） Ｏｋ 】 ｓｋ ［（ ） Ｏｋ 】 ｋ ＝Ｓ （） ｚ七 一ｚ （） ＋２ （ ）ｚｋ 一ｚ （ ）
基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究概要
基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究概要摘要：随着科技的进步和应用的广泛，我们日常生活中经常会遇到各种噪声干扰，对于一些噪声严重的环境，我们需要使用噪声抵消技术来提高信号质量。
本文主要研究了一种基于LMS算法的自适应噪声抵消系统，并通过仿真方法对其进行了评估和验证。
关键词：LMS算法，自适应，噪声抵消，信号质量1.引言噪声是一种对信号质量产生负面影响的因素，噪声抵消技术可以有效地降低噪声干扰，提高信号的质量。
LMS算法是一种常用的自适应滤波算法，它通过不断调整滤波器系数来最小化误差信号和输入信号之间的平方差，从而实现噪声抵消的目的。
本文基于LMS算法，设计了一个自适应噪声抵消系统，并使用MATLAB进行仿真评估。
2.系统模型我们考虑一个包含输入信号、噪声信号和输出信号的噪声抵消系统。
输入信号经过噪声干扰后得到输出信号，我们需要通过自适应滤波器来估计噪声信号，然后将其从输出信号中剔除。
系统模型可以表示如下：y(n)=s(n)+d(n)其中，y(n)为输出信号，s(n)为输入信号，d(n)为噪声信号。
3.LMS算法原理LMS算法可以通过不断更新自适应滤波器的系数来最小化估计误差。
算法的迭代过程如下：-初始化自适应滤波器的系数为0。
-通过滤波器对输入信号进行滤波，得到滤波后的输出信号。
-根据输出信号和期望信号之间的误差来更新滤波器系数。
-重复上述步骤，直到收敛。
4.仿真实验我们使用MATLAB软件来进行仿真实验。
首先，我们生成一个包含噪声干扰的输入信号，并设定期望信号为输入信号本身。
然后，根据LMS算法的迭代过程，不断更新自适应滤波器的系数。
最后，比较输出信号和期望信号之间的误差，评估噪声抵消系统的性能。
5.仿真结果分析通过比较输出信号和期望信号的误差，我们可以评估系统的性能。
通过调整LMS算法的参数，如步长和滤波器长度等，我们可以进一步优化系统的性能。
在本文的仿真实验中，我们发现当步长设置为0.01，滤波器长度为100时，系统的性能最佳。
基于RLS算法的自适应噪声抵消系统研究
（ ）一 ｓ ）＋ 口（ （ ）一 （ ） （） １
自适 应噪声 对 消 系 统 在 现代 通 信 信 号 处理 中被 广 泛 应用 。例 如飞机 在 高 空 飞 行 过 程 中 飞行 员 实 时 与地 面 导 航 台保持 联络 ， 在这 个通信 过 程 中飞 行 员 的语音 传 送到 导
摘
要 ：介绍 了一 种基 于 Ｒ Ｓ算 法 的 自适 应 噪声 对 消 系 统 ， 明 了 噪 声 对 消 系 统 的原 理 以及 Ｒ Ｓ算 法 的 步 骤 与 流 Ｌ 说 Ｌ
程 。通 过 实 例 仿 真 ， 到 了 基 于 Ｒ Ｓ算 法 的 自适 应 噪 声抵 消 系 统 仿 真 图 。分 析 仿 真 结 果 得 出 ， 单 频 干 扰 与 宽 带 噪 得 Ｌ 在 声 干 扰两 种 情 况 下 ， Ｌ Ｒ Ｓ自适 应 滤 波器 都 能 很 好 地 消 除 干 扰 得 到 有 用 信 号 。证 实 了 在 通 信 语 音 信 号 处 理 中 ， 基 于 用 ＲＬ Ｓ算 法 的 自适 应 噪 声 对 消 系统 可 以消 除 语 音 噪 声 ， 高 语 音 通 信 的 信 号 质 量 。 提 关键 词 ： 自适 应 噪 声 对 消 ； Ｌ 算 法 ； Ｒ Ｓ ＭＡＴ Ａ Ｌ Ｂ仿 真
图 １ 自适 应 噪声 抵 消 系统 框 图
应 噪声对 消 系统 都是 基 于 Ｌ ＭＳ算 法 进行 ， 在 环 境 噪声 这
是 平稳 随机 信号 时效 果 明显 。当 环 境 噪声 不 是平 稳 随机 信号 时 ， ＭＳ算法 很难 自适应 的跟踪 统计特 性变化 的外 界 Ｌ
中 图 分类 号 ：ＴＮ９ ２ ３ １． 文献 标 识 码 ：Ａ
毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]
![毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/e45ae55891c69ec3d5bbfd0a79563c1ec4dad715.png)
前言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。
我们知道, 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。
另外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。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。
自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。
自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。
线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。
其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。
我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。
通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。
1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。
自适应噪声抵消技术
目录
• 自适应噪声抵消技术概述 • 自适应滤波器原理 • 自适应噪声抵消系统设计 • 自适应噪声抵消技术面临的挑战与解决方
案 • 自适应噪声抵消技术的未来展望
01 自适应噪声抵消技术概述
定义与原理
定义
自适应噪声抵消技术是一种利用信号 处理算法，实时监测和消除噪声的技 术。
原理
硬件实现
传感器选择
根据应用场景选择合适的传感器，如麦克风、 压力传感器等。
微处理器
选用合适的微处理器，实现自适应算法和控 制逻辑。
信号处理电路
设计实现信号的放大、滤波等预处理电路。
电源管理
设计合理的电源管理方案，保证系统稳定运 行。
04 自适应噪声抵消技术面临 的挑战与解决方案
挑战一：噪声模型的不确定性
详细描述
为了实现有效的噪声抵消，自适应算法需要进行多次迭代和复杂的计算。这可能导致实时性能问题，特别是在资 源有限或处理能力不足的设备上。因此，如何在保证算法性能的同时降低计算复杂度，是自适应噪声抵消技术面 临的一个重要挑战。
挑战三：传感器阵列的布局与优化
要点一
总结词
要点二
详细描述
传感器阵列的布局和优化对于自适应噪声抵消技术的效果 具有重要影响。
减小了计算量
归一化LMS算法在实现过程中减小了计算量，提高了算法的效率。
适用范围有限
归一化LMS算法适用于信号与噪声具有一定相关性的情况，对于完全 无关的噪声抵消效果可能不佳。
03 自适应噪声抵消系统设计
系统架构
01
信号采集
通过传感器采集原始信号，包括噪 声和有用信号。
自适应滤波
利用自适应算法对噪声信号进行滤 波处理，以消除噪声干扰。
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。
基于自适应噪声抵消的源识别及其相关性研究
通过 监测 水 下航 行 器 的振 动 和 噪声 信 号 ， 有
假 设经 常难 以 成立 ， 因此 有 必 要 研 究 各 参 考输 入 之间 的相关 性 Ｘ Ａ Ｃ 果 精 度 的影 响 ， ￣Ｎ结 以便 更 好 的指 导Ａ Ｃ Ｎ 在实 际条件 下 的应用 。
１ Ａ Ｃ基 本 原 理 Ｎ
１ １ 一般 的 Ａ Ｃ系统 ． Ｎ
理范畴 ， 主要有分部运转 、 时历分析、 辐射效率测
应 的空 间定位 ， 可用 以指 导 水 下航 行 器 减 振 降 噪 措施 的正确 实施 和辅 助水 下噪 声 系统 的声学设 计 和 噪声预报 … 。另 外 ， 当机器 或设 备 出现故 障时 ， 其声 信号特 性 一 般会 发 生 改 变 ， 因而 通 过 噪声 源 识别 定位 的研 究 ， 有 助 于对 机 器 设 备 进 行状 态 也 监 测和故 障 诊断 。 国 内外 分析水 下航 行器 多 源噪声 场 在时域 处
分 的分 析方 法 ， 使用 简便 、 它 结果 直 观 、 比较准 确 ， 能 够给 出各 成分 的贡 献 比＿。 ４ Ｊ 使 用 Ａ Ｃ的一 个 基 本 前 提 是 要 求 各 参 考 输 Ｎ
入 之 间相互 独 立 。而 在 实 际 环境 中 ， 种理 想 的 这
效估计水下航行器各个 噪声源对 水噪声 （ 包括辐 射 噪声 和 自噪声 ） 的贡 献百分 比 ， 噪声源 进行 相 对
ｓｉｉｄ ａ ｄｔ ｔ ｎｅ ｔ ｇｅ 萄 ｌ ｉ ｔ Ｓ Ｒ ｓ ｎｌ ｓｃ ｅｗａ ｒ ｄａｄｎｉ ￡ａ ｓ Ｉ ｎ）ｅ ｉ ｕ ｉ ｔ ａ ｕｄ￣ｈ ｔｎ ｃ ｅ ｈ ｅ ｝ｒ ￡ａ ｎ ｓ ｒｉ Ｎ ） ｉ ａ ， ｕｈａ ｔ ｅ ｂ ａｂｎ ｓ ｌ Ｌｅ ６ｄｗｔ ｌ １ ｅ ａｏ（ ｏ ｇ ｓ ｓｈ ｋ ｏ ｏ ｅ １ ０ ｈ
基于神经网络的降噪算法研究
基于神经网络的降噪算法研究第一章：引言在实际生产或研究中，会经常遇到降噪需求，如图像、音频等信号的降噪。
但在实际应用中，噪声往往是不可避免的。
因此，降噪算法是一个非常重要的研究工作之一。
随着机器学习和神经网络技术的发展，基于神经网络的降噪算法变得越来越流行。
本文将介绍基于神经网络的降噪算法的研究现状、应用、方法和挑战。
第二章：研究现状基于神经网络的降噪算法在图像处理、语音处理、信号处理等领域得到广泛应用。
这些算法的主要思想是在神经网络中，用相应的高维映射模型将噪声和清晰信号之间的关系建模，并在网络中学习参数以最小化模型误差。
这些基于神经网络的降噪算法包括卷积神经网络降噪算法、自编码器降噪算法、生成对抗网络（GAN）降噪算法等。
不同的算法针对不同的噪声类型和信号类型有不同的适用性。
例如，卷积神经网络降噪算法适用于图像处理，其中卷积层将提取图像的低维局部特征，而全连接层则将抽象的低维特征映射到高维空间中，以重建清晰图像。
而GAN降噪算法可以对任何类型的信号进行重建，例如语音、图像、文本等。
第三章：应用领域基于神经网络的降噪算法广泛应用于以下领域：1. 图像处理：图像在捕捉或传输过程中，常常会产生噪声，使得图像变得模糊或者失真。
基于神经网络的降噪算法可以有效地去除图像中的噪声，恢复原本清晰的图像。
2. 语音处理：语音信号中常存在噪声和干扰，这会影响语音识别的准确性。
基于神经网络的降噪算法可以有效地去除语音中的噪声和干扰，提高语音识别的准确性。
3. 信号处理：在许多领域，例如雷达信号处理、无线通信等，信号往往受到环境噪声的干扰，从而影响相关应用的效果。
基于神经网络的降噪算法可以有效地去除信号中的噪声和干扰，提高信号处理的准确性和鲁棒性。
第四章：方法介绍基于神经网络的降噪算法通常包括以下步骤：1. 收集和预处理数据：收集一组包含噪声和清晰信号的数据集，并对数据进行归一化、平衡等预处理。
2. 设计模型：设计适合噪声和信号组合的神经网络模型，常见的模型包括卷积神经网络、自编码器、GAN等。
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ｆｃｓ ｔ ｙ ｔｍ ｒｏｍ ａ ｃ ． Ａｓｔ ｕ ａ ｅｗｏｋ ａ ｐｐ ｏ ｉ ｔ ｏｎｏ ｉ ｅ ｒｆ ｎｃｉｎ ｖ ｒ ｌ ａｔｒｔａｎｉｇ，ａ ｅ ｔ ｈｅｓ ｓｅ ｐｅｆ ｒ ｎ ｅ ｈｅｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｃ ｎ ａ ｒ ｘｍａ ｅｔ ｎｌｎ ａ ｕ ｔｏ ｅ ｙ ｗｅｌ ｆｅ ｒ ｉ ｎ ｎ
ａ ａ ｔ ｅ ｆ ｔｒ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｐ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ｏ ｔ ｔ ｎ ｒ ｉｎ ｌｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｏｓ ａ ｃ ｌ ｇ ｐ ｒ ｒ ａ ｃ ．Ｔ ｅ ｂ ｓｃ ｄ ｐｉ ｌ ａｅ ｎ Ｂ ｅ ｒｌ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗｏ ｋ ｆ ｒｓａｉ ａ ｙ ｓｇ ａ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｉｅ ｃ ｎ ｅｉ ｅ ｏ ｏ ｎ ｆ ｍ ｎ ｅ ｈ ａ ｉ
第２卷 第７ ７ 期
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ００）７—０３ ０ １０ ３８ ２ １ ０ １４— ４
计
算
机
仿
真
２０ 月 ０ 年７ １
基 于 神 经 元 网 络 的 自适 应 噪 声 Байду номын сангаас 消 系统 研 究
高 宁 ， 恩让 ， 郑 马令坤 ， 海波 延
（ 陕西科技大学电气与信息工程学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ２ ） １０ １ 摘要 ： 在信号处 理的研究 中， 自适应噪声抵消技术广泛地应用于通信、 控制等领域 ， Ｍ Ｌ Ｓ是最常用的 自适应算 法 ， 若信号通道 结构 比较复杂或存 在非线性时 ， 自适应滤波器的长度会增加 ， 造成稳态 失调 、 收敛速度降低 ， 响系统的性能 。由于神经网 影 络经过训练后可以很好地逼近非线性函数 ， 因此对于平稳信号输入 ， 采用 Ｂ Ｐ神经 网络构成 自适应滤波器 可以提高系统的抵 消性能。根据神经元 网络 的自适应噪声抵 消系统原理 ， 通过仿真实验研究 了在不 同输入信噪比 、 同通道 函数、 不 不同输入信 号条件下系统的噪声抵消性能 。实验表明 Ｂ Ｐ方法 噪声抵消效果显著 ， 信噪比增益高 。
ｏ ｄ ｐ ｉｅ ｆ ｔ ｒ ｌ ｉ ｃ ｅ ｓ ，ｗ ｉｈ ｒ ｓ ｈ ｎ ｉ ｃ ｅ ｓｎ ｔ ａ ｙ—ｓａｅ ｉ ａａ ｃ ｎ ｏ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ａ ｅ ｎ ｆ ｆ ａ ｔ ｌ ｌ ｎ ｒａ ｅ ｈ ｃ ｅ ｕ ｓ ｉ ｎ ｒａ ｉｇ ｓｅ ｄ ａ ｖ ｉ ｅ ｗｉ ｔ ｔ ｍｂ ｌｎ ｅ ａ ｄ ｌｗ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅｒ ｔ ，ａ ｄ ａ －
ａ ｅ ｆｓ ｓｅ ｉ ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｅ ｉ ｅ ｅ ｔ ＮＲ，ｄ ｆ ｒ ｎ ｈ ｎ ｅ ｕ ｃｉｎ ｎ ｉ ｅ ｅ ｔ ｎ ｕ ｉ ａｓｔ ｒ ｕ ｈ ｓｍｕ ｎ ｅｏ ｙ ｔｍ ｓ ｅ ｅ ｒ ｈ ｄ ｕ ｄ ｒ ｆ ｒｎ ｄ Ｓ ｉ ｅｅ ｔ ａ ｎ ｌ ｎ ｔ ｓａ ｄ ｄｆ ｒ ｎ ｐ ｔ ｇ ｌ ｈ ｇ ｉ － ｃ ｆ ｏ ｆ ｉ ｓｎ ｏ
ｉ ｔ ｅ ｍｏ ｔｃ ｍｍｏ ｌ ｓ ｄ ａ ａ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｓ ｈ ｓ ｏ ｎｙ ｕ ｅ ｄ ｐ ｉ ｌｏ ｔ ｍ．Ｗ ｈ ｎ ｔ ｅ ｎ ｉｅｃ ａ ｎ ｌｓ ｕ ｔｒ ｏ ｌｘ ｏ ｏ ｌ ｅ ｒ ｈ ｅ ｇｈ ｖ ｉ ｅ ｈ ｏｓ ｈ ｎ ｅ ｔ ｃｕ ｅ ｉ ｃ ｍｐ ｅ ｒｎ ｎ ｉ ａ ，ｔ ｅｌ ｎ ｔ ｒ ｓ ｎ
ｐ ｉ ｃｐ ｅ ｏ ｄａ ｉ ｅ ｎ ｉｅ ｃ ｎｃ ｌａ ｉｎ ｓ ｔｍ ａ ｅ ｎ ｎ ｕｒｌｎｅｗｏ ｋ ｉ ｎａｙ ｅ ｒｎ ｉｌ ｆａ ｐｔｖ ｏｓ ａ ｅｌｔｏ ｙｓｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ａ ｔ ｒ ｓ ａ ｌ ｚ ｄ， ａ ｄ ｎ ｉｅ ｃ ｎ ｅｌ ｔ ｎ ｐ ｒｏ ｍ — ｎ ｏｓ ａ ｃ ｌａｉ ｅ ｆｒ ｏ
关键词 ： 自适应 噪声 抵 自适 应 滤 波 ； 经 网络 肖； 神
中图 分 类 号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １９ 文 献标 识 码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ Ａｄ ｐｔｖ ｉｅ Ｃａ ｃ ｌａ ｉｎ ｙ ｔ ｍ ｔ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｓ ａ ｃ ｏ ａ ｉ ｅ Ｎｏ ｓ ｎ ｅｌｔｏ Ｓ ｓｅ ｗｉｈ ｕ ａ ｔ ｒ
ＧＡＯ ｎ ＺＨＥＮＧ Ｎｉ ｇ， Ｅｎ—ｒ ｎ ＭＡ ｎ ａ ｇ， Ｌｉ ｇ—ｋ ｎ， ｕ ＹＡＮ ｉ Ｈａ —ｂ ｏ
（ ｏ ｅ ｅｏ ｌ ｔ ｃａ ｄ Ｃ ｍ ｕ ｉ ｔ ｎＥ ｇ ｅ ｒ ｇ Ｓ ａ ｘ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｃ ｎ ｅａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅ ｒ ｎ ｏ ｍ ｎｃ ｉ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｈ ｎ ｉ ｎ ｅｓ ｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ， ｌ Ｅ ｃｉ ａｏ ｎ ｉ ｖ ｉ Ｓ ｅ ｇ
Ｓ ａｘ Ｓａｘ ７ ０ ２ ，Ｃ ｉａ ｈｎｉ ｈｎｉ １０ １ ｈｎ ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ ： ａ ｔｖ ｏｓ ａ ｃ ｌａｉｎ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｉ ｄｅｙ ｕ ｅ ｎ ｃ ｍｍｕ ｃ ｔｏ Ａｄ ｐｉ ｅ ｎ ｉｅ ｃ ｎ ｅｌｔｏ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓｗｉ ｌ ｓ ｄ ｉ ｏ ｎｉａ ｉｎ，ｃ ｎｔｏ ｎｄ ｏｈｅ ｒ ａ ． ＬＭＳ ｏ ｒ ｌａ ｔ ｒａ ｅ ｓ