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相似文献
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1.
莫玮  蒋洪睿  谢维信 《信号处理》2000,16(3):286-289
本文提出一种新颖的非线性自适应滤波器-递归神经网络(TNN)自适应滤波器.讨论RNN滤波器的构成及算法,实现了RNN自适应有源噪声对消器.RNN自适应有源噪声对消器性能优于由线性滤波器组成的线性对消器,能适应各种噪声环境.仿真结果充分证明了这一点.  相似文献   

2.
基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器   总被引:6,自引:0,他引:6  
该文介绍了一种新颖的非线性自适应有源噪声对消器-基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器,并采用输入信号和瞬时误差归一化的LMS自适应算法调整其系数。这种基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器具有参数少和便于实现的模块化结构等优点。仿真结果表明:这种基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消系统具有良好的抗噪声性能。  相似文献   

3.
利用小波神经网络作为噪声对消滤波器,实现了参考噪声与干扰噪声呈非线性相关条件下的噪声对消。在参考噪声与干扰噪声非线性相关时,传统的横向滤波器效果不理想,利用小波神经网络的非线性特性,可更好的解决非线性噪声条件下的噪声对消问题。计算机仿真结果证明,小波神经网络噪声对消在非线性噪声条件可有效提高信噪比增益。  相似文献   

4.
针对 Volterra 自适应滤波器输入信号相关性或附加的非线性畸变的增强使自适应滤波器性能下降的问题,本文提出基于格型正交化的二阶 Volterra 自适应滤波算法.先对输入信号进行格型预处理,得到互相正交的后向预测误差信号;然后将其作为自适应滤波器的输入,从而大大降低了一次项、平方项和交叉乘积项信号各项之间的耦合,改善了自适应算法的收敛性能.有源噪声对消的仿真结果表明,在输入噪声强相关和附加较强非线性畸变时本算法仍具有较好的消噪性能.  相似文献   

5.
任宏滨  简金蕾 《无线电工程》2000,30(2):14-15,21
本文阐述了自适应干扰对消的基本原理,详细讨论了利用神经网络求解自适应滤波器最佳加权矢量的方法,并在此基础上介绍了一种基于神经网络的用于对消引信泄漏信号的自适应对消器。这种神经网络可以在电路时常数数量级内给出与最佳加权矢量任意接近的近似加权矢量,而且不存在编程复杂性问题。  相似文献   

6.
介绍了在理稳定分布环境下一种新的非线性Voherra自适应噪声对消器。由于Ⅱ稳定分布噪声有显著的尖峰脉冲特性,Vohem级数的非线性项将其更加放大,严重影响了收敛性能。提出了Voherra自适应噪声对消器利用sigmoid函数对输入α噪声进行非线性预处理,抑制尖峰脉冲的影响,基于Lyapunov稳定性,定义新的Lyapunov函数.给出了二阶Voherra自适应滤波器算法。仿真实验表明,该算法在不同特征指数的稳定分布噪声环境中都表现出了良好的抗噪声性能。  相似文献   

7.
回波抵消中级联神经网络滤波器的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对回波通道同时具有线性和非线性特征以及目前的声回波抵消器主要是基于对回波通道的线性假设,提出可用一个级联的神经网络滤波器来作为一个非线性AEC中的滤波器结构.它由一个前馈的神经网络滤波器构成,即由一系列线性FIR滤波器串联而成;并采用了不同的自适应算法来估算滤波器的线性和非线性.实验结果表明,这种自适应级联神经网络滤波器能收敛于一个比线性自适应FIR滤波器更高的回波损失增益.  相似文献   

8.
基于离散余弦变换的旁瓣对消技术研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
王保初  韩松 《现代电子技术》2010,33(15):24-28,32
自适应旁瓣对消是一种有效抑制有源干扰的措施。研究了自适应旁瓣对消和合成孔径雷达(SAR)有源遮盖式干扰的基本原理,详细推导了基于离散余弦变换的DCT-LMS频域自适应方法,并将其应用于SAR的旁瓣对消系统中。通过与其他自适应算法的对比实验,证明了DCT-LMS算法兼有收敛速度快,计算量小的优点。最终模拟实际环境中的干扰源,利用SAR的实际数据进行了仿真实验。实验结果表明,DCT-LMS算法能有效地抑制有源干扰噪声,确保SAR接收机正常工作,具有较高的干扰对消比。  相似文献   

9.
针对随着Voherra滤波器的输入维数或记忆单元增大,相应需要的计算复杂性成幂级数快速增加的问题,提出了一种改进的利用sigmoid函数对背景噪声进行预处理的减少参数Voherra自适应滤波器,并用它构造了非线性自适应噪声对消器。仿真结果表明,算法在高斯噪声和α稳定分布噪声环境下都有优越的抗噪性能。  相似文献   

10.
噪声对消在信号处理系统中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
论述基于LMS算法的自适应滤波器噪声对消的工作原理,以及基于AR模型的信号分析方法。在这两种方法相结合的情况下,能有效去除信号的噪声。对含有瞬态干扰的微弱信号,用AR模型法估计出噪声的系数并预测噪声波形,通过自适应滤波器噪声对消原理进行滤波,最后在Matlab环境下进行仿真试验,结果表明该方法具有较好的去噪效果。  相似文献   

11.
抗非线性交叉串扰自适应噪声抵消的神经网络方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
文中对于具有非线交叉串扰的自适应噪声抵消问题,给出了一种用神经网络来解决的方法,并以仿真实验的结果说明了方法的有效性。  相似文献   

12.
噪声有源控制的人工神经网络方法   总被引:10,自引:2,他引:8  
讨论了有源噪声控制(ANC)问题,提出一种基于人工神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法,给出了一种基于误差梯度下降的学习算法,证明了闭环控制系统在Lyapunov意义下的稳定性。  相似文献   

13.
本文提出了一种在自适应噪声抵消器中应用模拟神经网络计算自适应线性滤波器权值的方法,权值的计算时间随线性滤波器的阶数的增加而减小。由于神经网络的实时处理能力。该网络可以用于愉速的噪声抵消。当噪声的自相关时间较线性滤波抽头的总地时间为小时时,此时的神经网络相当于一细胞神经网络,这就大大简化了该网络VLSI的实施。本文最后给出了实例模拟。结果令人十分满意。  相似文献   

14.
针对FIR滤波器滤除脉冲噪声以及加权Myriad滤波器滤除高斯噪声的不足,提出基于FIR滤波器和加权WMy滤波器有效组合的一类新的非线性滤波器FIR-WMyH滤波器.利用神经网络中的反向传播算法,在均方误差准则下,推导了一个基于统计梯度的自适应算法.基于稳定α分布脉冲噪声模型下的仿真结果说明了该算法的良好的性能.  相似文献   

15.
Several adaptive filter structures are proposed for noise cancellation and arrhythmia detection. The adaptive filter essentially minimizes the mean-squared error between a primary input, which is the noisy ECG, and a reference input, which is either noise that is correlated in some way with the noise in the primary input or a signal that is correlated only with ECG in the primary input. Different filter structures are presented to eliminate the diverse forms of noise: baseline wander, 60 Hz power line interference, muscle noise, and motion artifact. An adaptive recurrent filter structure is proposed for acquiring the impulse response of the normal QRS complex. The primary input of the filter is the ECG signal to be analyzed, while the reference input is an impulse train coincident with the QRS complexes. This method is applied to several arrhythmia detection problems: detection of P-waves, premature ventricular complexes, and recognition of conduction block, atrial fibrillation, and paced rhythm.  相似文献   

16.
We present a coherent neural net based framework for solving various signal processing problems. It relies on the assertion that time-lagged recurrent networks possess the necessary representational capabilities to act as universal approximators of nonlinear dynamical systems. This applies to system identification, time-series prediction, nonlinear filtering, adaptive filtering, and temporal pattern classification. We address the development of models of nonlinear dynamical systems, in the form of time-lagged recurrent neural nets, which can be used without further training. We employ a weight update procedure based on the extended Kalman filter (EKF). Against the tendency for a net to forget earlier learning as it processes new examples, we develop a technique called multistream training. We demonstrate our framework by applying it to 4 problems. First, we show that a single time-lagged recurrent net can be trained to produce excellent one-time-step predictions for two different time series and also to be robust to severe errors in the input sequence. Second, we model stably a complex system containing significant process noise. The remaining two problems are drawn from real-world automotive applications. One involves input-output modeling of the dynamic behavior of a catalyst-sensor system which is exposed to an operating engine's exhaust stream, the other the real-time and continuous detection of engine misfire  相似文献   

17.
一种基于DSP的音频实时处理系统   总被引:1,自引:1,他引:0  
声学回声消除器一直是视频会议系统不可缺少的组件。将回声消除算法结合噪音消除和静音检测算法等,提出一种改进的实时音频处理系统方法,并在TMS320C6713B上实现,能够有效改善噪音、双工检测、非线性回声等导致自适应滤波器发散的问题。该系统在保证正常双工通话的同时,对非线性回声的抑制有着明显的改善效果。  相似文献   

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