文档介绍：基于亭枣经网络的壹适应噪露抵消的研究摘要具有重要的理论意义和实用价值。凼隽松窬兆媒崽吞氐愫脱八惴ǎ氐惴治鲅芯苛说噪声抵消技术是信号处理的核心问题之~。基于神经网络的应噪声羝瀵技本是一种熊够很葑鳇消除鬻爨噪声影螭的僖譬楚理技术,克服了传统自适应噪声抵消技术的缺陷,成为目前信号处理当中的热点研究课题之一。人工神经网络是理论化的大脑神经网络的数学模型,是基予模仿人脑毒枣经潮络结镌和功畿麓一种绩惠处理系统,裁够述孬复杂豹逻辑操作和非线性关系的实现。利用神经网络来设计自适应嗓声抵消系统本文所傲的主要工作有:舷低侈静隽舜咽视β瞬ㄆ鞣朗视υ肷窒黥鸹驹理,介绍了常用的最小均方允视λ惴ǎ治隽擞跋煸肷窒性能的有关参数。隐层霹多隐层翦馈神经隧络的特性。岢隽嘶谒牟闱袄∩窬绲娜谑视υ肷窒鳎频汲算法迭代公式。辛耸惴惆=窬侦噱杂β瞬ㄆ饔朐弊允视滤波器的仿真结果作比较。爨:较结果表碉,所提出的自适廒嗓声抵消器具有良好的噪声消除能力,在实际应用中时实性要求不离时,神经太艨蠼大学硕士研究垒髻德论文
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网络自适应滤波器是一种较为理想的自适应噪声抵消系统。τ蒙窬缱允视υ肷窒低忱醇觳馓剩⒔了计算机仿真。仿真结果表明,神经网络自适应噪声抵消系统对于微弱信号的提取和处理具有重要的实用价值。关键词:自适应噪声抵消,神经网络,算法,胎儿心率,惴ǎ语音增强太原理工大学硕士研究生学位论文Ⅱ。’
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丝筮鲨妒ぃ秘甹关于学位论文使用权的说明中包括:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复翩手段复制并保存学位论文:③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,声本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明弓玫哪谌萃猓韭畚不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定。其复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部裁部分内容C苎宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑签导师签名:明日期:名:笽:
第一章绪论孳器为维纳滤波器和卡尔虽滤波嚣,两者均要求己箱信号和噪声的先验熟谚在谗多实骣疫爆孛往往元法预先樗知,于是发展沂视β瞬ㄆ鳌v我庞υ肷消技术是~种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵清技术,可在未知井界予扰源特征、传递途径不断蹩纯、背景噪声和被检测对象声波穰觳弱情嚣下,能够有效地消除终器声源豹予捷获褥燕信嗓毖豹对象绩曝,这一技术在信号处理中有着广泛的应用【.如:美聪牡玑僦械牡缭锤扇牛美达庑木玻盖椎男囊艏氨尘拔缛湃コ用栗在有冀他入讲话懿鸷豢孛提取莱入瓣滋话;ɡ捶L煜弑『┠沂视ε园晔评鳌自适应噪声抵消系绞熬鑫逶瘴滤波器是线佳滤波器,在这势馈琵下,聪予警餐憨羧入噤声,爨适应滤波器的稳态性能近似于维纳滤波器,但是当两路输入噪声间是非线性相关时,使用线性系统就有了困难,如果线性自适应薄法用线性交换逼近非线髋变换,为怵ψ愎会晕喝婪ⅲ呤拄攀ò就断凳衣幢Nɑ岜ü以龀ぃ藻源波器的估计速度必然会大为降低,其性能大幅下降,难以达到实时应用的目的。这时为了有效得进行嗓声抵消,就必须采用自适应非线性系统作滤波器。神缀网络是横傣襄延壕寐粗欠ぁ⒂掮佟⒁馐兜裙Ψ毂7葡吖易藻杂ο电炙有全耨的信息袭达方式、商度平彳亍分布处理、联想、自学习和自组织能力及极强的非线性映射能力,这就为自适应非线性滤波搬供了~种全新的方法。近年来,数字邋结技术褥到了迅猿发展魏广泛应用,成为信息学科中最为活跃的领域之~.噪声消除是信号处理的核心问题之~,通常实现最优滤破的滤波,系统的基本要求和囊要特点怒其两路输入喋声必须统计相关,它】可以是线性相关的,使用线住相关太原理工大学硕士研究生学位论文
。维纳根据最小均方误羧准则求得了最佳线性滤波器的参数。这种滤波器被称为维纳滤波器,它获得了极其广泛的应用。在研究静基穑土,入粕还根攥簸夫赣遗蓿穰院准粼等,,要求淙牍淌腔б迤轿鹊模输入过程的统计特饿是已知的。根据其他最镶准则的滤波器亦有同样瑟求。然而,由予输入逑程取决于舞弄静镑号、手撬醛境,这拜拜境豹统诗特毪鬻拳是未黧豹、交纯的,因筒不能满足上述两个要求。邀就促使人篯研究自适应滤波器。自适殿滤波器是在输入过程的统计特性未知时,或输入过程的统计特性变化时,能够调羟自