贝内斯底关于回声消除的作品，值得大家下载下来详细研究

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

python的speexdsp 要求 wig 编译工具链 Python libspeexdsp-dev 建造 有两种构建程序包的方法。 使用setup.py sudo apt install libspeexdsp-dev git clone https://github.com/xiongyihui/speexdsp-python.git cd speexdsp-python python setup.py install 使用Makefile git clone https://github.com/xiongyihui/speexdsp-python.git cd speexdsp-python/src make 开始吧 """Acoustic Echo Cancellation for wav files.""" import wave import sys from s

PBFDAF方法介绍： On the implementation of a partitioned block frequency domain adaptive filter (PBFDAF) for long acoustic echo cancellation.pdf

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

正弦信号的matlab代码消除 该项目分为几个部分。 uhd收发器：uhd收发器和数字消除器的C ++代码。 请参阅路径以了解更多详细信息。 数字消除：正弦波和QPSK信号的数字消除的Matlab代码以及UHD消除结果的可视化。 请参阅路径以了解更多详细信息。 GRC图：一些通信系统的图和示例。 图片：有关信道h，TX和RX前同步码，导频，数据和频谱的一些结果。

你好！ 我是旧金山大学数据科学的硕士学位。 在业余时间，我喜欢旅行和玩数据！ 在Covid时代，世界经济遭受重创。 很大一部分是旅游业，其中包括酒店，因为他们面临着大量的取消。 但是，取消预订是酒店由来已久的问题。 当一个人在最后一刻取消时，这可能会成为酒店的沉没成本： 当我看到预订，我的第一个想法是：是否有一种方法可以抢先确定用户是否要取消预订？ 这可以帮助酒店/ BnB业主节省很多钱和水电费！ 任何数据科学项目都包含四个步骤： 我使用了“。 让我们开始吧！ 这是。 我使用了随机森林，正则逻辑回归和XgBoost来确定预订被取消的倾向。 经过超参数调整和交叉验证，我能够以88.7％的准确度预测取消情况。 我希望您能像我一样发现这个项目很有趣！

matlab的egde源代码Matlab和C中的主动降噪功能 在Matlab和C语言中使用大量LMS算法（FxLMS，FuLMS，NLMS）实现主动噪声消除的函数。我在硕士课程期间，将这些作为最终课程的一部分编写。 我还包括了我稍后在纽约进行的关于该项目的5分钟闪电演讲。 这是我写的一些有关ANC和此代码的实验的文章。 职能： LMS（最小均方）：最基本的规范ANC算法 FxLMS（滤波的扩展最小均方）：为次级路径信号（从消除扬声器到用户耳朵的信号）添加了一个额外的学习滤波器，以解决在实际噪声消除应用过程中添加的相位问题和音频着色 NLMS（归一化最小均方）：在LMS之上添加简单的自适应更新学习率，以加快收敛速度​​。 FxNLMS（归一化滤波的扩展最小均方）：结合了FxLMS和NLMS FuNLMS（滤波后的u均方值）：在FxNLMS中添加了一个额外的有源LMS滤波器，以消除从消除扬声器到误差麦克风的噪声。 相当健壮，但融合没有保证！

极化码串行抵消译码算法误码率matlab仿真平台，可配置信噪比，码长码率

噪声主动控制的入门书籍 澳大利亚汉森 部分目录： CHAPTER ONE. A LITTLE HISTORY ........................................................... 1 1.1 INTRODUCTION ...................................................................................... 1 1.2 EARLY HISTORY ..................................................................................... 2 1.3 LATER HISTORY ...................................................................................... 5 1.4 CURRENT COMMERCIAL APPLICATIONS ......................................... 5 1.5 THE FUTURE .......................................................................................... 6 CHAPTER TWO. FOUNDATIONS OF ACTIVE CONTROL ....................... 9 2.1 PHYSICAL MECHANISMS ..................................................................... 9 2.2 BASIC STRUCTURE OF ACTIVE NOISE CONTROL SYSTEMS ...... 11 2.2.1 Adaptive Feedforward Control ....................................................... 12 2.2.2 Feedback Control ............................................................................ 16 2.2.3 Waveform Synthesis ....................................................................... 18 2.3 CONTROL SYSTEM OPTIMIZATION.................................................. 19 2.3.1 Control Source Output Power and Placement ................................ 21 2.3.2 Influence of Error Sensor Placement .............................................. 25 2.3.3 Influence of Reference Signal Delay and Quality .......................... 27 CHAPTER THREE. THE ELECTRONIC CONTROL SYSTEM............... 31 。。。。。。。。。。。。。。。。。