自适应噪声抵消技术的研究

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摘要：任何系统都不可避免地受到噪声的影响，如何有效地消除和抑制噪声是多年来的热门研究课题之一。噪声抑制方法可以分为两大类:被动噪声抑制和主动噪声抑制。随着控制系统理论和数字信号处理技术的发展，主动噪声抑制技术开始以自适应为主要研究方向。自适应噪声抵消技术是基于自适应滤波原理的一种扩展，它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号，抑制或衰减噪声干扰，提高信号传递和接收的信噪比质量。本文主要研究基于自适应滤波器的主动噪声抑制技术及其实现方法。      本文介绍了自适应滤波器的基本原理，结构和应用;对自适应算法中的最小均方算法和最小二乘算法进行了深入研究，具体分析了他们的收敛特性及各参数对算法性能的影响,并对算法的性能进行比较。应用MATLAB软件，对自适应算法在噪声对消中的应用进行了仿真研究，针对各类不同参数和不同输入信号，分析比较了各种情况下的滤波器收敛速度、稳态误差和各算法的优缺点;并完成了语音信号的噪声消除实例。
) k. W4 c1 h. ^6 n1 d$ t7 r  t      在理论和仿真研究的基础上，结合先进的数字信号处理技术完成了自适应滤波器的实现方案的设计:基于DSP芯片实现NLMS 算法的噪声抵消器。采用德州仪器公司的定点DSP芯片TMS320C5402，设计了系统的外围接口电路;在集成开发环境Code Composer中，采用C语言和汇编语言混合编程的方法进行编程设计，实现了自适应滤波功能，并对其在噪声抑制中的应用进行了研究。该方法克服了传统的基于最小均方算法的缺点，在收敛速度和收敛性能上都有所改善，解决了梯度噪声放大问题;同时相比RLS 算法减小了运算量，取得了较好的效果。

关键词:噪声消除;自适应算法;MATLAB;DSP
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      在日常生活中，人们经常受到各种噪声的干扰。例如，在有线电话、无线通信中回波是不可避免的。回波的存在严重影响了通信的质量。各种封闭空间的噪声如厂房、汽车内的噪声等对人体也会产生不利的影响。长期在有噪声的环境中工作，将危害人的听力、思维、生理和心理。在嘈杂的环境下工作，人们很容易疲乏、反应迟钝、工作效率降低，并且容易心情烦躁，在噪声的刺激下，人们的注意力不容易集中，工作容易出错，影响工作速度和工作质量，并且很容易产生错误的判断、进行错误的操作，降低了生产效率。在生活中噪声的存在也很大程度上影响了人们的休息和放松，降低了生活质量。

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噪声抑制方法可以分为两大类:被动噪声抑制和主动噪声抑制