自适应噪声对消器
自适应信号管理综述报告
自适应信号处理综述报告摘要：本文对国内外自适应信号处理的研究进行了综述，简要介绍了自适应算法的发展和应用，并讲述了LMS算法的原理及应用，最后给出了其在信号处理中的应用情况。
关键字：LMS算法；变步长；噪声抵消；系统辨识；自适应信号分离器1. 自适应信号处理概述自适应信号（Adaptive Signal Processing）处理的研究工作始于20世纪中叶。
在1957年至1960年间，美国通用电气公司的豪厄尔斯（P.Howells）和阿普尔鲍姆（P.Applebaum），与他们的同事们研究和使用了简单的是适应滤波器，用以消除混杂在有用信号中的噪声和干扰。
而结构更为复杂的自适应滤波器的研究工作，则由美国斯坦福大学的维德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）始于1959年。
此期间，他们在自适应理论方面的研究作出了贡献，发明了最小均方（LMS）自适应算法，并提出了一种采用被称为“自适应线性门限逻辑单元”的模式识别方案。
同时，原苏联莫斯科自动学和遥控力学研究所的艾日曼及同事们，也研制出了一种自动梯度搜索机器。
英国的加布尔（D.Gabor)和他的助手们则研制了自适应滤波器。
到20世纪60年代初期和中期，有关自适应信号处理的理论研究和实践、应用工作更加强了，研究范围已发展到自适应、自适应控制、自适应滤波（包括时域和空域）及其他方面。
勒凯（R.Lucky）在美国贝尔实验室首先将自适应滤波应用于商用的数字通信中。
1965年，自适应噪声对消系统在斯坦福大学建成，并成功应用于医学中，主要用于对消心电放大器和记录仪输出端的60Hz干扰。
此后，瑞格勒（R.Riegler）和康普顿（pton)推广了由豪厄尔斯和阿普尔鲍姆所做的工作。
数字集成电路和微电子技术的迅速发展给自适应信号处理技术的应用提供了十分优越的条件。
自适应系统的应用领域包括通信、雷达、声纳、地震学、导航系统、生物医学电子学和工业控制等。
随着人们在改领域研究的不断深入，自适应信号处理的理论和技术日趋完善，其应用的范围也愈来愈广泛。
基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究
基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究马佳佳;陈雨;冯子通【摘要】为了提高LMS自适应滤波算法的性能,通过对自适应系统的深入研究,实验得出同一信号不同噪声强度下的最佳步长,并运用于噪声对消.文中主要研究如何消除输入中掺杂的噪声干扰,并且对不同的情况做了深入的研究,同时研究了对于重复语音输入信号下的噪声对消.通过研究信噪比数值分析重复语音信号下的噪声对消情况,得出重复语音信号对噪声对消质量的最佳提升与噪声倍数有正相关的关系.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)023【总页数】5页(P93-96,100)【关键词】自适应;噪声对消;LMS;信噪比;重复语音信号【作者】马佳佳;陈雨;冯子通【作者单位】四川大学电子信息学院,四川成都610065;四川大学电子信息学院,四川成都610065;四川大学电子信息学院,四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TP911.7自适应滤波的应用原理是在结合卡尔曼滤波、维纳滤波等线性滤波的基础特点上总结发展起来的一种最优的滤波降噪方法。
而且因为它具有更佳的滤波、处理信号的性能和更强的适应性，从而使其非常普遍应用于信号处理、系统能力辨识、语音信号处理以及自适应信道的均衡处理等诸多领域范围。
自适应滤波算法是自适应滤波器最核心的算法，其主要依据是自适应滤波算法所采取的优化基准的不同，自适应算法从最基本原理上可以分为两类最基本的算法：最小均方误差算法(LMS)和递推最小二乘算法(RLS)。
而LMS算法因为具有处理速度快、容易实现等优点在实验工程中被广泛地使用。
在实际工程应用中，常常会遇到从较强背景噪声情况下对于微弱有效信号的检测问题。
比如在运用超声进行无损检测的领域，因超声波传输介质的分布不匀称等诸多原因将会使实际有效的信号与高频噪声信号混迭在一起，从而不能很好地获取到有效的信号。
再如女人体内腹部胎儿的心电信号是被覆盖在母亲心电信号等强噪声背景下[1]。
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
声纳探测信号自适应脉冲噪声对消算法
⑥
２ ０ １ ４ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
声纳探测信号 自适应脉冲噪声对消算法
刘 千 里
（ 海军驻武汉 四三八 厂军事代表室 ， 武汉 ４ ３ ０ ０ ６ ０）
摘
要
针对浅海环境噪声严重影 响声纳探 测信 号检 测性 能 的问题 ， 提 出 了一种 非 线性 变换 的 自适应脉 冲 噪声对 消算法 。
１ 自适 应 噪 声 对 消 基 本原 理
自适 应 噪声对 消 系统是 根据 参考 噪声 与信 号 中 干 扰噪声 的相 关性 ， 采 用 自适 应 算 法 利用 滤 波 器 将 信号 中的噪声 进行 抵 消的一 种技术 Ｊ 。图 １ 给 出 了 自适 应 噪声对 消 系统 的示意 图。 自适应 噪声 对 消系 统包 含两 路通 道 ， 即主通 道 和参考 通道 ， 其 中主通 道
信号 进行 反变 换恢 复原 信号 。非线 性 变换方 法可 以 实 现对脉 冲噪声 的尖 峰 特 性 进 行 软 阈值 滤 波 ， 进 行 软 阈值 滤 波 后 ， 在 自适 应 噪 声 对 消 系 统 可 以采 用
噪声信号通过滤波器将被噪声污染信号 中的噪声进 行抵消 ， 实现对有用 信号 的检测和提取。 自适应噪 声技 术 提 出后 ， 在通信 、 雷达 、 声 纳 和生 物 医 学 工 程 等 领域 迅 速 得 到 了广 泛 应 用 来自 。在 大 多 自适 应 噪
关键词 噪声对消 中图法分类号
脉冲噪声
声纳
最小均 方误差 Ａ
Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ５ ；
文献标志码
自适 应 噪声对 消 系统是 自适 应最 优 滤波器 的一 种 变形 ， 最早 于 １ ９ ６ ５年 由美 国斯 坦福 大学 最先 研 究 成 功 ｊ 。 自适 应 噪声 对 消 的基 本 原 理 是 利 用 参 考
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。
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。
一种基于改进LMS算法的自适应消噪滤波器
这个解称为维纳解 ， 即最佳滤波 系数值 。 自适应调整过程是沿着梯度 向量的负方 向校正滤波系数 ，即在误 差性 能曲面 的最陡下降法方 向移动和逐步调整滤波系数 ，最终到达均 方误差为最小的状态 ， 获得最佳或准最优滤波器。即滤波器 系数调整方
程为：
＝
（ ２ １）
ｗｎ＝ （一 ） １ （） Ｊｎ １ （）ｗｎ １＋ ｎ （－ ） ＝ （一 ） （）（）（） ｗｎ １ ｎｅｎｕｎ ＋ ‘ （ ３ １） （） ｎ是第 ｎ次 自适应迭代的步长 ， 来控制稳定性和收敛速 率。由于 瞬时梯度的期望值等 于最 陡下降法中的真实梯 度向量 ，因此 瞬时梯度 的是真实梯度的无偏估计 ，自 适应 滤波器 系数 也是维 纳滤波器系数 的 无偏估计。 在本文 的 自 适应 干扰对消应用 中 ， 参考噪声 信号 ｖｎ 为滤波 器 ’） （作 输入 ， 混有噪声 的接收信号 ｘ ） （ 作为滤波器期望 响应 ， ｎ 当调整 自 适应滤 波器系数使 自适应滤波器输 出 （） ｎ与 ｎ的均方误差最小 时， ） 干扰对 消 器的输出 ｅｎ就和原始无噪声信号 ｓ ） （） （ 的均方误差最小 ， ｎ 即是所期望 的 输出结果。因此 自适应滤波算法步骤总结 如下 ： 步骤 １ 初始化 ： （）０ ｗ０＝ 步 骤 ２更 新 ：＝ ’， ｎ ｌ … ２ ｅ ）ｄ ） ． 一 ） ｎ （ ＝（一 Ｉ １ ’） ｎ ｎ ｗ（ ｖ ｎ ｗｎ＝ （一 ） ｎ 。）’ ） （）ｗｎ １＋ ）（ ｅｎ （ ｖ ｎ （ 其 中步长 因子 （） ｎ的选择关系到 自适应滤波器的收敛速度和稳态 性能 ， 其值应满足
ｗｎ＝ （— ） ￣ｎＶｄ（－ ） （）ｗｎ １ １ ｚ ） ＋ （ ｎ１
（ １ １）
Hale Waihona Puke 由于最 陡下 降算法需要求得 的误 差的梯度 Ｊ（） ｎ向量在实际工程 中很难实现 ， 因此用瞬时梯度 Ｖ （）一 【（ｄ（】２ｕＩｕ（） （） Ｊ ＝ ２ｕｎ ．） 【（ Ｉｗｎ ｎ ） ｎ ＋ Ｏ ｒ】 ２ （ 【 （ 一 ｝ ）（ 】 ｕｎ ｄ ｎ ｕ（ ｗｎ ） ） ｌ ｎ ） 作为梯度向量 的估计值带入 （ １式便得到 Ｌ Ｓ 】） Ｍ 算法。
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。