对变步长自适应滤波算法进行了讨论,对VS-LMS算法进行了改进,建立了步长因子μ与误差信号 e( n) 之间另一种新的非线性函数关系。理论分析和计算机仿真结果表明,该关系不仅具有原有算法收敛速度快的优 点,而且在低信噪比环境下比原有算法具有更好的抗噪声性能。
2021-07-04 15:51:43
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所有声音都是由一定的频谱组成，主动降噪技术的基本原理是对已经存在的噪声进行主动对抗和消除，与传统被动防御降噪不同，主动降噪技术通过技术手段，生成一组与所要消除的噪声相位相等的反相声波，将噪音中和，达到降噪的目的。
2021-07-03 20:20:22
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本文主要介绍了自适应滤波的两种算法：最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍，并进行了Matlab仿真。通过仿真结果，我们对两种自适应算法进行了性能分析，并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数，及其学习过程曲线，和RLS自适应权系数算法的学习过程。
2021-06-29 09:06:30
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以相关AMESim仿真实例为基础，在AMESim软件中讲解有关软件的使用方法
2021-06-26 09:21:12
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使用LMS算法的多麦克风降噪
录制一段语音信号input.wav（默认为无噪环境），为这段语音添加高斯噪声设定为主麦克风，得到主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声LMSrefns.wav，利用LMS算法实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。
（1）主麦克风录制的语音信号是LMSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是LMSrefns.wav.用matlab指令读取；
（2）利用LMS算法对LMSprimsp.wav进行滤波去噪；
（4）算法仿真收敛以后，得到降噪后的语音信号；
（5）用matlab指令回放增强后的语音信号；
（6）分别对增强前后的语音信号作频谱分析并plot出来。
主代码：main_.m
LMS实现：LMSmyFilter.m
此处主程序没有调用自己实现的LMS算法函数，而是调用dsp工具箱中的LMS实现函数。
期望的语音信号
主麦克风的语音信
2021-06-23 09:21:37
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自适应噪声抵消系统的研究对于改善人们的生产和生活质量有着重要意义。本文主要通过在MATLAB中编程设计自适应噪声抵消系统,来仿真分析当受噪声干扰的有用信号经过其处理前后的信号变化情况,从而观察此自适应噪声抵消系统的噪声抵消效果。为了较好地达到信号处理的目的,本文采用了性能稳定、结构简单的最小均方误差LMS算法,来仿真验证输入输出的变化情况。最后,本文对仿真结果进行了对比分析,说明了此自适应噪声抵消系统对于受干扰的有用信号的改善效果。
2021-06-22 12:02:13
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