回波抵消器中常用的幾種自適應(yīng)濾波算法有LMS, Nlms, RLS等算法。對(duì)現(xiàn)有主要算法的性能進(jìn)行了分析，并對(duì)優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較。為了在收斂速度和運(yùn)算量之間得到很好的折衷，對(duì)Nlms算法改進(jìn)，得到了 PNlms
上傳時(shí)間： 2017-03-09
上傳用戶：epson850
A simple code for understanding lms Nlms and wiener filters for beginners
標(biāo)簽： understanding beginners for filters
上傳時(shí)間： 2017-04-24
上傳用戶：ccclll
Matlab Nlms program, ready for using
標(biāo)簽： program Matlab ready using
上傳時(shí)間： 2014-08-23
上傳用戶：離殤
一個(gè)可以實(shí)用的LMS,Nlms等四種自適應(yīng)濾波的MATLAB算法程序，實(shí)際調(diào)試成功。
標(biāo)簽： MATLAB Nlms LMS 自適應(yīng)濾波
上傳時(shí)間： 2017-06-17
上傳用戶：zhangyi99104144
本文對(duì)LMS、Nlms 以及NVSS 算法的性能進(jìn)行了比較, 通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn)Nlms 算法的運(yùn)算速度雖略慢于LMS 算法
上傳時(shí)間： 2017-08-07
上傳用戶：gaojiao1999
It a adaptive filtering book, which consist of Wiener filter, LMS, Nlms and RLS algorithms and lots of matlab implementation. It s so practical for adaptive filtering algorithms.
標(biāo)簽： algorithms filtering and adaptive
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：ghostparker
The Matlab Nlms algorithm
標(biāo)簽： algorithm Matlab Nlms The
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：sjyy1001
現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)音不可避免的要受到周圍環(huán)境的影響，背景噪聲例如機(jī)械噪聲、街頭音樂(lè)噪音，其他說(shuō)話者的話音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量：此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，因此接收端的信號(hào)為帶噪語(yǔ)音信號(hào)。混疊在語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲按類別可分為環(huán)境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。 語(yǔ)音增強(qiáng)的根本目的就是凈化語(yǔ)音質(zhì)量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復(fù)雜性，很難歸納出一個(gè)統(tǒng)一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應(yīng)于所有的噪音消除，因此語(yǔ)音增強(qiáng)是一個(gè)復(fù)雜的工程。 有關(guān)抗噪聲技術(shù)的研究以及實(shí)際環(huán)境下的語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為語(yǔ)音信號(hào)處理非常重要的研究課題，已經(jīng)作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對(duì)加性噪聲下的語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論，我們先給出語(yǔ)音信號(hào)處理的基本理論，它是語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究和實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)總結(jié)了自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)以及在語(yǔ)音增強(qiáng)方面的應(yīng)用。選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對(duì)象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系，得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法，并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權(quán)系數(shù)收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)和使用MALTLAB對(duì)語(yǔ)音算法進(jìn)行仿真、并輸入了多種實(shí)際環(huán)境下的噪音進(jìn)行濾波仿真并對(duì)仿真的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。總結(jié)出了LMS、Nlms、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應(yīng)濾波器在語(yǔ)音濾波方面的特點(diǎn) 和應(yīng)用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎(chǔ)上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應(yīng)濾波器的FPGA設(shè)計(jì)。 關(guān)鍵詞：語(yǔ)音增強(qiáng)，背景噪音，自適應(yīng)濾波器，LMS，RLS，F(xiàn)PGA
標(biāo)簽： FPGA 語(yǔ)音增強(qiáng) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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回波消除器廣泛應(yīng)用于公用電話交換網(wǎng)(PSTN)、移動(dòng)通信系統(tǒng)和視頻電話會(huì)議系統(tǒng)等多種語(yǔ)音通信領(lǐng)域。在PSTN系統(tǒng)中，由于線路阻抗不匹配，遠(yuǎn)端語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)混合線圈時(shí)產(chǎn)生一定泄漏，一部分信號(hào)又傳回遠(yuǎn)端，產(chǎn)生線路回波，回波的存在會(huì)嚴(yán)重影響語(yǔ)音通信質(zhì)量。本文主要針對(duì)線路回波進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿足實(shí)用要求的基于FPGA平臺(tái)的回波消除器。 首先，對(duì)回波產(chǎn)生原理和目前幾種常用回波消除算法進(jìn)行了分析，在研究自適應(yīng)回波消除器的各個(gè)模塊，特別是深入分析各種自適應(yīng)濾波算法和雙講檢測(cè)算法，綜合考慮各種算法的運(yùn)算復(fù)雜度和性能的情況下，這里采用Nlms算法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)回波消除器。針對(duì)傳統(tǒng)雙講檢測(cè)算法在近端語(yǔ)音幅度較低情況下容易產(chǎn)生誤判的情況，給出一種基于子帶濾波器組的改進(jìn)雙講檢測(cè)算法。 本文首先使用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)回波消除器的各個(gè)模塊，其中包括自適應(yīng)濾波器、遠(yuǎn)端檢測(cè)、雙講檢測(cè)、非線性處理和舒適噪聲產(chǎn)生模塊。經(jīng)過(guò)仿真測(cè)試，相關(guān)模塊算法能夠有效提高回波消除器性能。在此基礎(chǔ)上，本文使用硬件描述語(yǔ)言Veillog HDL，在QuartusⅡ和ModelSim軟件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)各功能模塊，并通過(guò)模塊級(jí)和系統(tǒng)級(jí)功能仿真以及時(shí)序仿真驗(yàn)證，最終在現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Arrav，F(xiàn)PGA)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)回波消除系統(tǒng)。本文詳細(xì)闡述了基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與設(shè)計(jì)方法，并描述了自適應(yīng)濾波器、基于分布式算法FIR濾波器、除法器和有限狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)過(guò)程。 根據(jù)ITU-T G.168標(biāo)準(zhǔn)提出的測(cè)試要求，本文塒基于FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)回波消除系統(tǒng)進(jìn)行大量主客觀測(cè)試。經(jīng)過(guò)測(cè)試，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到或超過(guò)G.168標(biāo)準(zhǔn)的要求，具有良好的回波消除效果。
上傳時(shí)間： 2013-06-18
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基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來(lái)信交流與合作，更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè)：luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn)： 1、張家樹(shù).混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè).物理學(xué)報(bào).2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說(shuō)明： 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測(cè)試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號(hào)矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個(gè)為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本 9、FIR_Nlms.dll Nlms自適應(yīng)算法
標(biāo)簽： Volterra 濾波器 混沌 時(shí)間序列
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