FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法:该算法是基于次级通道是滑动平均过程和随机输入信号的假设,它克服了确定性输入信号的限制,具有较低的计算复杂度,该算法是许多ANC算法的基础。它可以用于前馈、反馈和混合ANC系统,在窄带噪声抑制、主动脉冲噪声控制等方面有广泛的应用。 FxRLS(Filter-x Recursive Least Squares)...
FeLMS(Filtered-e Least Mean Square)算法通过在受噪声干扰的前馈ANC结构中采用误差滤波器预处理参考和误差信号，克服了FxLMS算法收敛于有偏解的缺点，提高了收敛速度。FeAP(Filter-e Affine Projection)算法进一步提高了收敛速度，适用于高度相关的输入信号。FuLMS(Filtered-u Least Mean Square)算法在更新I...
1.4.2 SUSAN滤波算法 SUSAN滤波是一种保持结构的滤波算法,其实质是利用相似比较函数和高斯函数乘积作为加权因子的加权均值滤波。由于SUSAN滤波算法仅利用USAN区域中的元素来参与运算,同时利用了高斯函数在时域和频域上的良好平滑能力,因此该方法可以在滤除噪声的同时较好地保持图像的细小特征结构。其数学表达式为 式中:f...
由于散斑噪声的存在 ,使它们的图像的可解释性和 判读性变差 ,严重地影响了图像的进一步处理和自 动分析效率 。 1 。为此人们对散斑噪声的抑制算法 进行了深入的研究 ,提出了一些有效的算法 。它们 大体上可分为两类 ; 一类是不相干和部分相干的多 视图像处理 2 ;另一类是图像域滤波等的图像后处 理 。多视...
仿真结果表明:这几种算法都能从高背景噪声中有效的抑制干扰提取出有用信号,显示出了良好的收敛性能。相比之下,RLS算法和QR_RLS算法呈现出更快的收敛速度、更强的稳定性和抑噪能力。 关键词:自适应噪声消除;自适应滤波器;噪声 中图分类号: 文献标识码: Performance Comparisons and Simulations of Adaptive Noise ...
强噪声环境下语音增强算法的比较研究
通过ProNas能量有限元混合算法对模型结构噪声进行分析。ProNas能量有限元方法对于有限元结构网格大小无明显要求，因此，结构噪声模型单元网格调整为500mm，其声学模型、声腔如图12 图13所示。因其结构边界保持不变，故频带内模态数同2.1，激励频谱同2.1，求解频程为倍频程，8-1000Hz。图12. ProNas声学模型 图13. ...
内容提示: FFT 算法和低通滤波器去除噪声作用的比较 我们可以把 FFT 简单地看作一个变换器,输入 N+1 个数,输出 N+1 个数,但他们对应的意义不同,如果把输入当作时域,则输出为频域,表征了其对应域的变化快慢。 假设输入信号本身的频率为 fc(或者说频带宽为 fc),被频率为 fs 的冲击 串采样(由采样定理,fs...
总的来说,通过比较FFT算法和低通滤波器的用途和优点,不难发现FFT算法更适用于消除高频噪声,比如说,在信号处理过程中,FFT算法是处理噪声的优先选择。而低通滤波器更适用于消除低频噪声,它也有利于过滤掉特定频率的噪声,而不影响原始信号。 因此,FFT算法和低通滤波器去除噪声的效果不完全相同。©...