Fractional Brownian Motion and Sheet as White Noise Functionals，黄志远，李楚进，In this short note, we show that it is more natural to look the fractional Brownian motion as functionals of the standard white noises , and the fractional white noise calculu

主动噪声控制（Active Noise Control，ANC）是一种技术，用于减少特定环境中的不想要的噪声。这一领域的研究和应用已经深入到多个领域，包括音频设备、飞机舱、汽车、工业机械等。ANC系统通过生成一个“反噪声”信号来抵消目标噪声，这个反噪声信号与目标噪声在物理上是相消干涉的。以下是对ANC技术的详细解释。 1. 原理介绍： ANC系统基于傅里叶定律，即任何周期性信号都可以分解为无限多个正弦波的叠加。它的工作原理是通过麦克风捕捉到环境噪声，然后用处理器分析并生成一个相反相位的声波，这个声波与原始噪声在时间和频率上精确匹配，当这两个声波相遇时，它们会相互抵消，从而降低噪声水平。 2. ANC的类型： - 反馈ANC（Feedback ANC）：这种类型的系统使用一个麦克风来监测输出噪声，并根据监测结果调整反噪声信号。反馈ANC适合处理稳定且可预测的噪声源，如风扇或空调。 - 前馈ANC（Feedforward ANC）：前馈系统使用两个麦克风，一个靠近噪声源，另一个在输出位置。这样可以预测并直接抵消噪声，更适合处理复杂、非稳定的噪声环境。 3. MATLAB在ANC中的应用： MATLAB是实现ANC算法的强大工具，因为它提供了丰富的数学函数和可视化界面。开发者可以使用MATLAB编写和调试ANC算法，进行傅里叶变换、滤波器设计以及实时信号处理。MATLAB的Simulink环境特别适合于模拟和测试ANC系统的行为。 4. ANC系统的组成部分： - 麦克风：负责捕捉环境噪声。 - 控制器/处理器：分析噪声，计算反噪声信号。 - 功率放大器：将反噪声信号放大，驱动扬声器产生反噪声。 - 扬声器：发出反噪声以抵消原始噪声。 - 系统算法：包括滤波器设计（如IIR、FIR）、自适应算法（如LMS、NLMS）等，用于优化噪声消除效果。 5. ANC的挑战与限制： - 实时性能：ANC系统需要快速响应以适应不断变化的噪声环境。 - 计算资源：复杂的算法可能需要强大的处理器支持，这对便携式设备来说是一个挑战。 - 准确性：噪声源的位置、频率特性及环境反射都可能影响ANC的效果。 - 振动问题：在某些情况下，抵消噪声的扬声器可能会引起结构振动，反而产生新的噪声。 6. 应用实例： - 耳机：降噪耳机广泛应用了ANC技术，提供更纯净的听音体验。 - 工业环境：ANC被用于降低工厂中的机器噪声，改善工人的工作环境。 - 汽车：在车辆内部使用ANC可以降低发动机噪音和风噪声。 7. 未来发展： 随着硬件和算法的不断进步，ANC技术有望在更多领域发挥作用，例如智能家居、医疗设备噪声控制、无人机噪声减少等。 总结，ANC技术通过智能算法和硬件设备有效地减少了环境噪声，提高生活质量。MATLAB作为强大的工具，对于ANC系统的开发和优化起着关键作用。尽管存在一些挑战，但随着技术的发展，ANC的应用前景广阔。

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基于最新webrtc人工抽离出来的ns demo(降噪)。 与平台抽离，可直接在Linux下编译。 mkdir build cd build cmake ../src; make -j; ./bin/ns_demo <input_signal.pcm> 转载请注明出处: https://blog.csdn.net/ChallengerRumble

误码率 (BER) 与比特能量与噪声功率谱密度比 (Eb/No) 之间的关系，单位为 dB，使用 M 射线相移键控 (M-射线 PSK) 调制对加性高斯白噪声 AWGN 进行调制。

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本内斯蒂2011年新作品，主要介绍时域噪声抑制理论，值得大家下载下来详细研究

出版日期和地址； Erkan, U., Enginoğlu, S., Thanh, DNH, Memiş, S., 2020. 改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声，Proc. 第二届电气、通信和计算机工程国际会议 (ICECCE)，第 1-5 页，6 月 12-13 日，土耳其伊斯坦布尔。 doi：10.1109/ICECCE49384.2020.9179351。 抽象的： 在这项研究中，我们提出了一种改进的自适应加权平均滤波器（IAWMF）来去除椒盐噪声。 IAWMF 最突出的优点是它能够考虑自适应窗口中无噪声像素的权重。 因此，新的灰度值比自适应加权平均滤波器 (AWMF) 计算的灰度值更接近中心像素的原始灰度值。 此外，所提出的方法利用AWMF的优势来减少检测噪声像素的误差。 在实验中，我们将所提出方法的去噪结果与其他最先进的图像去噪方法进行了比较。 结果证实 IAWMF

ABSTRACT The dynamic range of a digital camera can be simplistically defined as the ratio of the maximum and minimum luminance that a camera can “capture” in a single exposure. But when we try to quantify this property, we find that the establishment of an explicit definition is much more ... ...

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2