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。

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

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

自适应噪声抵消LMS算法Matlab仿真，DSP计算机作业 数字信号处理 自适应 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出LMS法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变化曲线。 6）用MATLAB计算并在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出LMS法时100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； 7）对以上实验结果给出一些你认为有价值的讨论。

具体详实的代码，把算法按步骤实现、并有参数分析，是很好的学习资源

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。 计算机论文www.lunwendingzhi.com； 机械毕业论文www.lunwenwanjia.com 在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。 作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。 管理毕业论文网www.yifanglunwen.com； 音乐毕业论文www.xyclww.com； 英语毕业论文www.lanrenbanjia.com； 学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；并行搜索，搜索效率高；搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。 BP-GA混合算法的方法出发点为： 经济论文www.youzhiessay.com 教育论文www.hudonglunwen.com； 医学论文网www.kuailelunwen.com； （1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；（2）用遗传算法作实现优化搜索；（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；（3）训练神经网络；（4）采用遗传算法进行结构寻优；（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。若满足要求，计算结束；若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。 通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小， 会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。一般取种群数目为20～100；交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。 由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪