摘要：由于普通光电二极管阵列检测器(PDAD)无法克服光源波动造成的影响,设计开发了一种采用自适应噪声抵消技术的PDAD。该检测器采用分光镜实现光的分束和合束,采用凹面光栅实现分光系统,PDA作为光电接收元件。在斩光器和后续电路的配合下,实现了在同一PDA上信号光光谱、参考光光谱和暗电流的分时测量。由于采用参考光的吸光度信号对样品光的吸光度信号进行自适应噪声抵消,可以有效降低光源光强波动的影响,使基线短期噪声降低1×10-5AU,漂移降低为1×10-4AU/h。

摘要：LabVIEW作为一种图形化虚拟仪器编程语言,其在信号的生成、分析和处理上优势明显。利用其可以设计虚拟的自适应噪声抵消系统,从而可以应用于实际工程中对噪声抵消性能的测试验证。本文针对强噪声背景下有用信号的提取问题,介绍了自适应噪声抵消的原理,并对3种基本自适应滤波算法的步骤与流程进行了阐述。基于LabVIEW图形化虚拟仪器编程语言设计了虚拟自适应噪声抵消系统,系统结构简单,人机交互界面较好。在该系统下以3种自适应滤波算法为例仿真验证了的噪声抵消的性能,结果表明,3种自适应滤波算法的滤波性能与实际分析相符,验证了所设计系统的有效性和正确性。

摘要：针对自适应噪声抵消算法在FPGA上资源占用和运算速度的问题,提出了一种降低运算量的符号LMS算法,分析其较于传统LMS算法的优点,设计了一种基于状态机和符号LMS算法的自适应噪声抵消器,首先采用高性能音频编解码芯片WM8731对含噪音频信号和噪声信号采样,然后噪声抵消器对所得的两路信号进行自适应滤波去除噪声信号,最后用音频芯片输出去除噪声后的音频信号.实验结果表明噪声抵消器可达到快速有效的噪声抵消效果.

摘要：在系统阐述了自适应滤波器和自适应噪声抵消器基本原理的基础上,利用神经网络的特点,设计了基于四层神经网络的自适应噪声抵消系统,克服了传统自适应滤波器需要两路输入信号统计相关的特点。理论分析和计算机仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声消除能力和鲁棒性。

摘要：对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法。该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解(SVD)的MMSE低阶近似方法中。仿真结果表明,利用此方法有效地抑制了噪声的影响,其系统性能优于利用最小二乘方法所获得的系统性能。

摘要：在信号的处理研究中,自适应噪声抵消技术被广泛的应用于通信、控制等领域,LMS算法是最常见的自适应算法。但是信号通道结构比较的复杂或者存在非线性和多噪声通道交叉串扰时,传统自适应滤波器的设计和使用就有很大的局限性。本文中的自适应噪声抵消设计思路,在基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向人工神经网络进行分析基础上,结合传统自适应噪声抵消系统基本原理,建立的基于BP算法的噪声抵消系统。由于神经网络能够克服传统自适应噪声抵消器无法解决的非线性问题,神经网络的自适应噪声抵消技术能够非常有效消除背景噪声。经过Matlab仿真,结果表明:采用BP网络设计的噪声抵消设计具有很好消除背景噪声的效果。

摘要：自适应噪声抵消(Adaptive Noise Canceller,ANC)技术是一种有效的降噪技术,阐述了基于自适应滤波器的噪声抵消的基本原理和设计方案以及在QuatusII软件上调用Modelsim对自适应噪声抵消器进行了仿真,对其相关性能指标进行测试,验证了该自适应滤波器的可实现性,并进行了相关的优化,提高了算法性能和效率。

摘要：无线传感器网络通信技术广泛应用在物联网近场通信、水声通信等领域。无线传感网络通信信道受到多途干扰,导致信道失衡,需要进行信道均衡模型设计。提出一种基于自适应噪声抵消的无线传感器网络通信信道优化技术,首先构建了无线传感器网络通信的信道模型,对无线传感器网络信道传播过程中衰减损失和各条路径的信号进行重组,采用自适应噪声抵消算法进行信道的多途干扰滤波,结合最小二乘(RLS)准则算法进行无线传感器网络通信信道均衡设计。仿真结果表明,采用该通信信道均衡技术能有效提高无线传感器网络通信的信道质量,降低通信传输失真和误比特率,实现信道自适应均衡,提高通信的抗干扰能力。

摘要：在基于误差反向传播学习算法的多层前向人工神经网络进行分析基础上,结合传统自适应噪声抵消系统基本原理,建立了基于人工神经网络的自适应噪声抵消器,并经过基于Matlab的Simulink仿真实例来证明人工神经网络具有很强的噪声滤除能力和鲁棒性,并提出了网络及算法进一步改进的方法。

摘要：对一种ANC(自适应噪声抵消)的主动降噪技术进行了讨论和研究。论述了基于LMS的ANC系统的基本原理,在此基础上设计了反馈式ANC系统。与前馈式ANC系统相比,反馈式ANC系统的消噪能力和收敛速度均优于前馈式ANC系统,通过MATLAB仿真,结果与理论分析是一致的。