很多高校图书馆没有此书。此书的价值在于参考文献中引用了很多IEEE（上世纪八九十年代）中的文章，相当于一本综述。 12.1节中的某些说法窃以为是以讹传讹。实践出真知，忌人云亦云。

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

噪声噪声器matlab代码SE 的波束成形器比较 概述 这个 GitHub 存储库提供了不同类型波束形成器的代码，作为单通道语音增强的前置滤波器或 SNR 增强器。 此处提供的示例应用程序用于听力改善研究。 摘要：在本文中，我们比较了固定和自适应波束成形器作为语音增强 (SE) 算法应用的性能。 所提议的信号处理管道可实时用于助听器设备，仅使用智能手机，无需额外硬件作为辅助工具。 所提出的方法包括基于 Wiener 滤波器的单通道 SE 方法以及作为预滤波器的波束成形器，仅使用智能手机的两个内置麦克风。 在这项工作中，考虑和比较了多种波束形成方法，如延迟和总和、最小方差无失真响应 (MVDR) 和广义旁瓣消除器 (GSC) 波束形成器。 通过本文提供的结果，表明波束成形器的使用可以提高现实世界嘈杂条件下语音信号的信噪比 (SNR)。 客观测试措施用于评估通过不同方法实现的增强语音的感知质量和可懂度。 测试结果显示了不同方法的性能比较以及所提出方法在不同 SNR 水平下的效率。 您可以找到此 GitHub 存储库的手稿： 要求 Pixel 1 智能手机和 Android 9(API 28

噪声噪声器matlab代码基于噪声注入的声反馈消除 概述 此 GitHub 存储库提供基于噪声注入的声学反馈消除。 摘要：我们提出了一种基于智能手机的低延迟应用程序，该应用程序演示了实时操作，以消除因智能手机或类似设备的扬声器和麦克风之间的耦合而产生的声反馈的负面影响，利用强大的噪声注入 (NI)方法。 我们利用短时间的多次噪声注入来估计扬声器和麦克风之间适当阶次的滤波器系数，以便实时有效地执行反馈消除。 我们开发此应用程序的动机是执行有效的声反馈消除，而不管扬声器和麦克风在所考虑的平台上的位置如何。 通过所提出的应用程序，我们可以估计更衣室声学中扬声器和麦克风之间的传递函数，从而使反馈消除非常有效。 本文介绍了在基于 Android 的智能手机上的实时实现。 您可以找到此 GitHub 存储库的论文： 音视频演示 用户指南 要求 Matlab 2016a 或更新版本 视觉工作室 许可证和引用 这些代码在 MIT 许可下获得许可。 对于此存储库的代码内容的任何利用，用户需要引用以下书籍之一： Mishra、Parth、Serkan Tokgoz 和 Issa MS Panahi。 “在

基于TMS320F2812的自适应噪声抵消dsp程序，对含噪语音信号进行去噪处理

自适应噪声抵消算法，用matlab编写，子程序形式

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。

自适应噪声抵消系统的研究对于改善人们的生产和生活质量有着重要意义。本文主要通过在MATLAB中编程设计自适应噪声抵消系统,来仿真分析当受噪声干扰的有用信号经过其处理前后的信号变化情况,从而观察此自适应噪声抵消系统的噪声抵消效果。为了较好地达到信号处理的目的,本文采用了性能稳定、结构简单的最小均方误差LMS算法,来仿真验证输入输出的变化情况。最后,本文对仿真结果进行了对比分析,说明了此自适应噪声抵消系统对于受干扰的有用信号的改善效果。

FPGA上实现的LMS自适应噪声抵消算法，还有原理框图和可以直接烧写的HEX文件，欢迎大家下载交流。哈哈哈

matlab开发-噪声抵消自适应滤波器。噪声消除自适应，使用2个参考信号而不是1个