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OSAHS鼾声信号中的机械噪声自适应抑制

时间:2021-10-23 19:20来源:毕业论文
基于GSC结构的机械噪声自适应抑制算法,在增强鼾声信号的同时抑制机械噪声,有助于实现有效鼾音信号特征的提取。仿真结果表明,该算法提高了信噪比,对鼾声信号中的机械噪声起

摘要研究表明,鼾声信号中包含有重要的生理信息。对鼾声信号进行分析研究,对 OSAHS 疾病的检测与治疗有着重要的意义。在手术室中实测的鼾声信号是后续研究的初始材料, 但实测的鼾声信号中往往伴随着机械噪声。本文研究了一种基于 GSC 结构的机械噪声自 适应抑制算法,在增强鼾声信号的同时抑制机械噪声,有助于实现有效鼾音信号特征的 提取。仿真结果表明,该算法提高了信噪比,对鼾声信号中的机械噪声起到了一定的抑 制作用。文中还定量研究了不同条件对算法性能的影响,并给出合理的物理解释。73793

毕业论文关键词 鼾声信号 麦克风阵列 自适应滤波 广义旁瓣对消

毕 业 设 计 说 明 书 外 文 摘 要

Title Adaptive Mechanical Noise Suppression in Snore Signal

Abstract Studies have shown that snore signal contains important physiological information 。It is of great significance to the detection and treatment of OSAHS disease via snoring signal analysis。 Snore signal from the operating room is the initial material for further research, but the measured signal is often accompanied by mechanical noise。 An adaptive mechanical noise suppression algorithm based on the GSC structure is studied ,which enhances snore signal with mechanical noise suppression , contributing to effective snore signal feature extraction。 The simulation results show that the algorithm improves the signal to noise ratio, indicating that it can play an inhibitory effect on the mechanical noise。 The effects of different conditions on the performance of the algorithm is discussed ,as well as the reasonable physical explanation。

Keywords snore signal  microphone  array  adaptive  filter generalized sidelobe canceller

本科毕业设计说明书 第 I 页

1 引言 1

1。 1  课题研究背景及研究意义 1

1。 2  国内外的研究现状 1

1。 3  论文主要工作 3

1 。 4 论 文 的 章 节 安 排 3

2 鼾声信号分析与麦克风阵列噪声抑制原理 4

2。1  鼾声信号分析 4

2 。 2 麦 克 风 阵 列 基 本 原 理 7

2。3  麦克风阵列自适应噪声抑制方法 8

3 基于 GSC 结构的机械噪声自适应抑制算法 12

3。1  算法结构 12

3。2  一组实测鼾声数据处理结果 14

4 基于 GSC 结构的机械噪声自适应抑制算法性能研究 20

4。1  滤波器长度的影响 21

4。2  步长的影响 24

结论 32

致谢 33

参考文献 35

第 II  页 本科毕业设计说明书

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