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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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。
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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。
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