自适应滤波器在噪声消除中的应用与研究

摘要

任何系统都不可避免地受到噪声的影响，如何有效地消除和抑制噪声是多年来的热门研究课题之一。噪声抑制方法可以分为两大类:被动噪声抑制和主动噪声抑制。随着控制系统理论和数字信号处理技术的发展，主动噪声抑制技术开始以自适应为主要研究方向。自适应噪声抵消技术和自适应谱线增强技术都是基于自适应滤波原理的一种扩展，它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号，抑制或衰减噪声干扰，提高信号传递和接收的信噪比质量。文中主要研究基于自适应滤波器的主动噪声抑制技术及其实现方法。 文中介绍了自适应滤波器的基本原理，结构和应用；对自适应算法中的最小均方（LMS）算法进行了深入研究，具体分析了收敛特性及各参数对算法性能的影响。应用MATLAB软件，对自适应算法进行了仿真研究，针对各类不同参数和不同输入信号，分析比较了各种情况下的滤波器收敛速度、稳态误差和各算法的优缺点。 针对传统的LMS算法中步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾，提出了许多新的变步长LMS算法。其中许多算法建立了系统输出误差e与步长因子μ的一种非线性函数关系,但是自适应滤波器的每种应用中的系统误差e是不同的，从而导致每种应用中的步长因子μ也是不同的，这个不同的步长因子μ必将严重影响LMS算法的性能。因此文中根据自适应噪声抵消器和自适应谱线增强器的特点，提出了两种改进的变步长LMS算法，然后文中又将这两种改进的算法组合成一种新的改进的算法，计算机仿真实验表明改进的算法具有优越的性能。 最后文中将自适应噪声抵消器和自适应谱线增强器组合成一个滤波器，并将这个滤波器应用到电参数测量系统中，实验表明，这个组合的滤波器具有良好的消除噪声能力。