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论文研究-LMS算法在噪声抵消中的应用 .pdf 评分

LMS算法在噪声抵消中的应用,冯振勇,王玉良,自适应噪声干扰抵消器是基于自适应滤波器原理的一种扩展。本文首先根据自适应LMS滤波器的设计理念介绍了噪声抵消器的原理,得出自
中国酗技记又在线 随机的或气不相关的情况。因此,自适应抵消器要求参考输入噪声与原始输入噪声存在相关 性,才能有效的抵消噪声。 稳定噪声抵消的求解 图表示—个典型的单输入、单输出维纳滤波器系统。输入信号为,输出信号为 期望得到的响应为。假设输入输岀信号在时间上是离散的,月输入信号和期望得到的响 应信号为平稳随机过程,误差为£= 。滤波器是线性离散的,并具有最优的最小均 方误差。对于这里的分析,假设它为无限长,双边,自适应横向滤波器。这个滤波器的误差 公式为 e=+∑∑φ 也就是最佳维纳滤波器转移函数 我们可以从功率谱的比得到这个最佳转移函 式中,φ为信号的自功率谱,φ为信号与期望信号之间的互功率谱。 式结果代表了维纳滤波器问题的无约束的非因果解。为了方便处理,用仙农波特方法来实 现,将其约束为因果滤波器。当然,采用因果约束将实性能下降。下面可以看到,在自适应 噪声抵消中通常可以避免这种约束。 ∑ 期望信号 误差 输入信号 输出信号 图单输入单输出维纳滤波器系统 单信道噪声抵消器 现在我们考虑如何在自适应噪声抵消器中应用上式的结果。佟为一个单信道自适应抵 消器。原始输入包括信号,与两个噪声信号 的和。参考信号为两个噪声 信号的和,这里噪声源经过转移函数的通道加入到参考输入端,所以原始输 入中噪声和参考输入噪声有来自同一个噪声源的,它们存在相关性,而与信号都无关。 假设它们在各个频率上都为有限的功率谱,噪声和互不相关,而且和,与的 国武技记文在线 结合也不相关。 原治喻入 多考输 图单通道自适应噪声低消器原理图 根据上面介绍的自适应滤波器的理论可知,最佳无约束转移函数 是维纳解。可 以做以卜的扩展:自适应抵消器的参考输入谱φ可以表示为两个不相关的附加分量, 即噪声的功率谱φ与噪声源的输入功率谱φ 。因此自适应抵消其 参考输入的噪声功率谱是 参考输入与期谁响应之间的互功率谱只是由互相关的分量来决定的,可以求得 利用式()的结果,维纳转移函数就等于 + 由上式可以得到一个重要结论,即 对于原始输入有用信号的功率谱φ和 互不相关噪声的功率谱p都是独立的不相关的。同时,当参考输入噪声为零 时,φ也为零,则式()的最佳转移函数变为 这时由于自适应噪声抵消器中的滤波器起到平衡作用,使噪声在噪声抵消输出中亢 全等于岺。并且原始输入端中互不相关噪声未被抵消,将原样出现在输出信号之中 实验及结果分析 本实验的目的是通过噪声抵消,输出有用信号。我们假设传输函数 +为单 零极点型,输入有用信号为随机信号,可以设为 噪声信号为随机高斯白噪声, 且输入信号与噪声信号不相关。 噪声信号经过传输函数的过程我们可以在时域用卷积来实现。我们假设在传输过程中没 中国酗技记又在线 有噪声信号,即 不会出现。采用文所提到的变步长算法进行验证,结果如下 010012001 1E0180 Terri Iderililie dliuri u arI FIR F I 斗 n Fn RI 1 Fn 1 Ainr 图仿真结果图 有用信号 神H mD40mg0n1001200140D 18mD200 输出僖弓 C408m8010001201400180018D200 图输入输出信号波形 在此仿真中,我们为了简化程序,没有考虑传输过程中的噪声干扰,即 都不存 在,此时的最佳转移函数 此时的自适应滤波器的功能有点类似于系统辨 识,通过仿真结果我们可以看到基于算法自适应滤波器去噪的效果,随着迭代次数的增 加,午荼输岀递减,维持在零附近上下波动。 结论 臼适应噪声干扰抵消器是基于自适应滤波器原理的一种扩展。本文通过对噪声抵消器原 的介绍,成功把算法应用到自适应去噪过程中,并通过设计单通道自适应抵消器来验 证了算法在去噪中的效果,最后证实,随着迭代次数的增加,误差输岀递减,并维持在 零附近上下波动。 国武技记文在线 参考文献 沈福民.《自适应信号处理》 西安:西安电子科技大学出版社 姚天任,孙洪.《现代数字信号处理》 武汉:华屮科技大学出版社 何振业.《自适应信号处理》 北京:科学出版社,。 高鹰,谢胜利.一种变步长自适应滤波算法及分析.电子学报, 作者简介: 冯振勇,北京邮电大学信息工程学院在读硕士,研究方向为数字移动通信 土玉良,北京邮电大学信息程学院教授。

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