对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60%~85%，而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10%以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强，在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

常见外部噪声源 电源纹波 在全波整流的线性稳压供电的电路中，100Hz纹波是主要的电源噪声，对于运放电路，100Hz噪声电平通常要求控制在10nV-100nV(RTI)内，这取决于三个因素：运放在100Hz时的电源抑制比(PSRR)，稳压器的纹波抑制比及稳压器的输入滤波电容的......

参数和通信时滞不确定的双边遥操作系统的自适应任务空间同步控制

用matlab编写的一个BP神经网络去除语音高频噪声的程序代码

为了实现低噪声放大器（LNA）同时实现低噪声、高增益及高线性度的目的，采用了偏置电路、最小噪声匹配及最大输出增益匹配相结合的方案。ATF54143工作在（3 V，60 mA）使其具有极高线性度，整体电路由ADS优化。实物测试结果显示，放大器各项指标达到要求并具有低噪声、高增益、线性度好等特点。该放大器可应用于S波段无线局域网等相关领域，具有很好的实用价值。

本文介绍了超高频接收系统射频前端电路的芯片设计。从噪声匹配、线性度、阻抗匹配以及增益等方面详细讨论了集成低噪声放大器和下变频混频器的设计。电路采用硅基0.8 Lm B iCMO S 工艺实现, 经过测试, 射频前端的增益约为18 dB, 双边带噪声系数2. 5 dB, IIP3 为+ 5 dBm , 5 V 工作电压下的消耗电流仅为3. 4 mA。

DSB双边带信号调制，加噪声后解调，以及各个时刻的功率谱，频谱，自相关，时域波形。

XN255 是 中美合作的一款 低噪声卫星信号放大器芯片，简称LNA芯片。gps有源天线芯片,可应用于GPS接收机、北斗接收机、GPS 天线、北斗天线，能够有效提高卫星信号接收灵敏度，扩大接收机的应用范围。该设计采用BiCMOS工艺，具 有高增益低噪声的特性，在增益为 20dB的条件下，噪声系数达到了 0.8dB。

py-webrtcns WebRTC噪声抑制的Python接口 此目录包含预编译的.so文件，可以直接使用。 在build/lib.linux-x86_64-2.7预编译的.so文件，名为_simple_ns.so 。 如何重新编译so的文件 设置痛饮 运行swig -python simple_ns.i 此步骤将生成两个新文件： simple_ns_wrap.c和simple_ns.py 运行python setup.py build 此步骤将在build/lib*生成.so文件 如何使用.so文件 您可以使用test.py测试WebRTC降噪基本功能。

数字信号处理的作业，噪声中正弦信号的现代法频谱分析的讲义和matlab代码