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

具有非齐次马尔可夫切换拓扑的分布式事件触发H∞滤波

基于半马尔可夫跳模型的TS模糊时滞系统可靠的混合H∞/被动控制

在设计电源过程中，    的工作频率是一个重要的参数。对于低频，往往对应周围器件的尺寸增大，从而成本也增加。工作频率高，周围器件尺寸减小，但是对应的自身损耗也增加。那么如何降低噪声？频率与周围器件的关系　　在上图中，可以看到当频率在100Khz时，电感占据主要地位，随着频率升高，电感的体积也是在减小的，感值也相应的再减少。输出端的电容值也是随频率升高而降低。输入端的电容基本上保持不变。　　2.频率与损耗关系　　对于半导体器件，损耗包括两部分，一部分是开关损耗，一部分是传导损耗，开关损耗随频率的升高而升高，传导损耗不受工作频率的影响。当开关损耗与传导损耗相等时，总损耗    。　　通过以上两个参

Matlab维纳噪声抑制原创程序报告-维纳噪声抑制.zip 维纳噪声抑制的Matlab程序： Figure22.jpg 试验结果： Figure23.jpg Matlab维纳噪声抑制

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换(SCR)算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法———循环边带相关置换(CSCR)算法 。 CSCR算法将 SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制 。该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用 。通过对 2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声

正弦信号的matlab代码SiTraNo（正+瞬态+噪声） 一个MATLAB应用程序，用于音频信号的音调-瞬态噪声分解。 使用Matlab 2020b中的App Designer开发。 L. Fierro和V.Välimäki。 “ SiTraNo：用于音频信号的音调-瞬态噪声分解的MATLAB应用程序” 。 提交给2021年在奥地利维也纳举行的数字音频效果（DAFx）会议。 抽象的 将声音分解为音调，瞬态和噪声成分是一个活跃的研究主题，也是音频处理中广泛使用的工具。 近年来，已经提出了多种解决方案，使用时频表示来识别声音声谱图中的水平和垂直结构或方向和各向异性。 这就是SiTraNo：一个易于使用的MATLAB应用程序，带有用于音频分解的图形用户界面，可分别进行可视化和音调，瞬态和噪声类别的访问。 该应用程序允许用户在生成所需的输出文件之前，在不同的众所周知的分离方法之间进行选择，以分析输入的声音文件，即时控制和重新混合其频谱分量以及直观地检查分解的质量。 SiTraNo中很容易看到常见工件的可视化，例如小鸟和遗落物。 此应用程序希望通过观察每个频谱分量对原始声音的变化影响，并通过相

ADMM噪声 Bayer图像的联合去噪 matlab源码 个人作业

matlab添加脉冲噪声代码积分调制域中的回声消除 在该资料库中，包括了下文引用的论文中提出的调制域联合回波和噪声抑制技术的MATLAB实现。 回声信号是在运行时通过用户在主脚本“ AES_echonoise_modulation.m”内部选择的特定脉冲响应创建的。 除回声外，近端背景噪声也被添加到近端语音中，这是当前脚本中的Babble噪声。 用户可以根据自己的喜好创建一个.MAT文件，并将其输入到模型中。 主要功能是“ AES_echonoise_modulation.m”，其中完成了回声和噪声估计和消除的整个任务。 该代码已在内部进行注释，读者可以查看里面的详细信息。 所有其他功能都是次要功能，出于不同目的（创建回波信号，成帧语音等）在上述功能内部被调用。 引用为 Jayakumar，EP，PV Muhammed Shifas和PS Sathidevi。 “调制域中的集成声回波和噪声抑制。” 国际语音技术杂志19.3（2016）：611-621

提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关(MELC),通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向(DOA)估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号(圆对称信号或非圆对称信号)的适应性方面获得比基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法更好的估计性能。