自適應(yīng)濾波技術(shù)在噪聲抵消中的應(yīng)用研究.pdf

1、一直以來,噪聲的消除與抑制問題是信號處理中的核心問題之一。常規(guī)的抑制噪聲的方法是給包含噪聲的信號加一固定濾波器,使得噪聲分量盡量地減少而得到有用信號。但是實際生活中,很多噪聲環(huán)境都是時變的,而固定濾波器無法跟蹤這種變化,因此,噪聲抑制不理想。本課題針對噪聲的時變性,采用具有自適應(yīng)能力的濾波器,以便實時跟蹤噪聲環(huán)境的變化,將噪聲有效地抑制。為此,本文研究了自適應(yīng)濾波器及其噪聲抵消的應(yīng)用,主要著重于以下幾個方面:
　　 對基于最小均

2、方誤差LMS算法的自適應(yīng)濾波器進行了研究,了解其性能,對其建立了單輸入的噪聲抵消系統(tǒng)。在不同輸入信號,不同學(xué)習(xí)速率,不同輸入信噪比的情況下對系統(tǒng)進行了仿真試驗,仿真研究表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對線性噪聲環(huán)境的模擬,達(dá)到了噪聲抵消的目的,但是它的收斂速度慢,穩(wěn)態(tài)誤差低。
　　 針對基于最小均方誤差LMS算法的自適應(yīng)濾波器的以上缺點,采用線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來組成自適應(yīng)濾波器,構(gòu)成自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,但其自適應(yīng)濾波效果好

3、。仿真表明,其收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差較前者都有較大的改善,系統(tǒng)輸出信號信噪比高。
　　 若噪聲通道結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜或存在非線性時,上述兩種線性自適應(yīng)濾波器的長度會增加,造成穩(wěn)態(tài)失調(diào)增大、收斂速度降低,影響系統(tǒng)的抵消性能。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后可以較好地逼近非線性函數(shù),因此對于平穩(wěn)信號輸入,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成自適應(yīng)濾波器可以提高系統(tǒng)的抵消性能。通過仿真實驗研究,證明了噪聲抵消效果顯著,信噪比增益高。
　　 針對多源噪聲環(huán)境,采用

4、單參考輸入的自適應(yīng)噪聲抵消器不能全面均勻地收集所有噪聲信號,致使噪聲抵消效果不理想。對此,本文分別應(yīng)用以上三種自適應(yīng)濾波器構(gòu)成了多參考輸入的自適應(yīng)噪聲抵消器,分別進行了仿真實驗,實驗中,采用兩路和三路參考輸入,噪聲抵消效果好,信噪比有了很大的提高,當(dāng)加入第三路與原始輸入不相關(guān)的參考輸入時,噪聲抵消效果不受影響,取得了較好的濾波效果。
　　 綜上所述,基于LMS算法與線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的噪聲抵消系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)線性噪聲環(huán)境的模擬,后者的效