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OSAHS鼾声信号中的机械噪声自适应抑制(5)

时间:2021-10-23 19:20来源:毕业论文
2。自适应闭环滤波 自适应闭环滤波指的是滤波器的系数的更新与输出有关。如图 2。6 所示,目标信号 x(n) 携 带着噪声信号,自适应滤波器输出信号 y(n

2。自适应闭环滤波

自适应闭环滤波指的是滤波器的系数的更新与输出有关。如图 2。6 所示,目标信号 x(n) 携 带着噪声信号,自适应滤波器输出信号 y(n) ,期望信号为 d (n) ,将 y(n) 与 d(n) 作差得误差信 号为 e(n) ,通过不断地改变W ,使得 e(n) 最小,从而可以使输出信号 y(n) 不断地接近期望信 号 d (n) 。

图 2。6 自适应闭环滤波示意图

最小均方算法(LMS)

本科毕业设计说明书 第 9 页 最小均方算法在自适应闭环滤波中应用比较广泛。主要优点是方便简单,计算量小。以 最小均方误差值为参考,通过更新滤波器的梯度来获得最小均方误差值。假定滤波器的长度

为 L ,输入信号为 X (n) ,滤波器系数向量为W   ,有来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com

误差函数可以表示为:

在最小均方算法中,更新梯度为瞬时误差平方。

结合公式 (2-6)和公式(2-7) 可得

W (n 1) W (n) 2X (n)e(n)为了保证算法的收敛性对步长有一定的限制要求,满足 0  

, 其中 tr(R) 为求输

入信号自相关矩阵的迹。

广义旁瓣对消器(GSC) 广义旁瓣对消器是自适应闭环滤波的一个通用的模型,它沿用了 LCMV 准则,但是将约

束条件从结构中分离出来,可以使用上述简单的 LMS 算法。

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