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Active-Noise-Control.rar_Active Noise FX-LMS LabVIEW Control_NOI

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简介：
这是一个使用LabVIEW软件开发的主动噪声控制系统文件包。其中包括基于LMS（最小均方）算法设计的主动降噪程序“Active Noise FX”，适用于声音处理和控制领域的研究与应用。 使用LabVIEW实现主动噪声控制多通道Fx-LMS算法，能够读取任意wav文件进行降噪处理并展示其效果。

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  • Active-Noise-Control.rar_Active Noise FX-LMS LabVIEW Control_NOI
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    这是一个使用LabVIEW软件开发的主动噪声控制系统文件包。其中包括基于LMS（最小均方）算法设计的主动降噪程序“Active Noise FX”，适用于声音处理和控制领域的研究与应用。 使用LabVIEW实现主动噪声控制多通道Fx-LMS算法，能够读取任意wav文件进行降噪处理并展示其效果。
     
  • Introduction to Active Noise Control
    优质
    《主动降噪导论》旨在介绍主动噪声控制的基本原理和技术，包括信号处理、传感器与扬声器技术等核心内容，适用于音频工程和电子科学领域的初学者。 主动噪声控制是一种技术，在声学领域有着广泛的应用。它涉及到信号处理、电声器件等多个方面，通过生成与环境噪音相位相反的声波来抵消噪声，从而达到降低环境中不希望听到的声音的效果。这项技术在耳机、汽车和工业设备等领域都有重要的应用价值。
     
  • A Tutorial Review of Active Noise Control.pdf
    优质
    本文为一篇关于主动噪声控制技术的教程性综述文章，系统介绍了ANC的基本原理、算法及应用现状，并探讨了该领域面临的挑战和未来发展方向。 本段落探讨了主动噪声控制（ANC）的原理及其应用。通过引入适当的次级声源阵列来生成与原始噪音相抵消的“反噪”波，ANC技术能够有效降低环境中的声音干扰。文章深入解析了ANC的工作机制、系统构建和实现路径，并分析了该技术在实际场景中面临的限制及挑战。此文献为研究者和从业者提供了关于ANC技术研发及其应用的重要参考与指导方向。
     
  • BM4D noise reduction technique
    优质
    BM4D noise reduction technique是一种先进的多维贝叶斯压缩感知算法，用于高效去除图像和视频中的噪声，同时保持细节清晰度。 BM4D图像去噪方法的代码已在Matlab和C语言中实现。它可以应用于RGB图像、视频以及多通道图像。
     
  • Gear Noise and Vibrations
    优质
    Gear Noise and Vibrations探讨了齿轮系统中噪音和振动产生的机理、评估方法及减缓策略，旨在提高机械装置的性能与寿命。 Since the first edition, there have been many changes in the equipment available for measurements. The growing interest in Transmission Error measurement has led to numerous approaches that are not always clearly described. Each author tends to highlight the advantages of their approach but rarely mentions corresponding disadvantages, so I have attempted to compare different systems. A range of new issues from industry has generated some interesting additional topics. I have also added discussions on less common yet puzzling topics such as high contact ratio gears which are increasingly being used to reduce noise. Testing procedures are discussed in more detail along with practical problems and a slightly extended description of potential failures and their relationship, or lack thereof, to noise issues. I hope that few errors or mistakes have crept into the book but if readers discover any, I would be very grateful if they could inform me (e-mail: jds1002@eng.cam.ac.uk).
     
  • Speech Shape Noise (SSN)
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    Speech Shape Noise (SSN)是一种音频处理技术，专注于通过分析语音信号的形状来减少背景噪音，提高语音清晰度和通信质量。 SSN（Speech Shape Noise）是一种在语音处理及信号处理领域常见的合成噪声类型。它主要用于模拟实际语音中的非言语成分，如呼吸声、喉咙振动以及环境噪音等，并对整体语音的自然性和可理解性产生影响。进行语音识别、降噪或增强研究时，通常使用SSN来测试算法在复杂背景噪声下的性能。 Matlab是一种广泛使用的编程语言和数值计算平台，在科学计算及工程分析等领域应用广泛。利用Matlab合成SSN可以让研究人员根据需求自定义噪声特性，如类型、频率成分以及强度分布等，并创建各种复杂的噪音场景。 压缩包文件“SSN_speech_shape_noise”可能包含以下内容： 1. **源代码**：通常是一系列.m文件，包括用于生成SSN的Matlab脚本或函数。这些代码涉及随机噪声序列的生成和调整、以匹配实际语音环境，并与原始语音信号进行混合等功能。 2. **示例数据**：预录制纯净语音样本可能包含其中，以便于它们与合成SSN混合并创建含有噪音的声音信号。 3. **说明文档**：可能是.md或.txt文件的形式，提供关于如何运行代码、调整参数以及预期输出的详细信息。 4. **结果示例**：包括生成SSN波形图和频谱图以可视化噪声特性在内的内容可能包含在内。 使用Matlab合成SSN的过程大致如下： 1. **定义噪声参数**：根据实验需求，设置噪声类型（如白噪音、粉红噪音或高斯噪音）、强度及频率范围等。 2. **生成噪声序列**：利用Matlab内置函数（例如`randn`或`pinknoise`）创建相应的随机噪声序列。 3. **混合信号**：将合成的噪声与原始语音以一定比例相加，形成包含背景噪音的声音样本。 4. **参数调整**：根据实验结果反复调节噪声参数直至达到理想的测试环境条件。 5. **保存和分析**：把生成的SSN文件（如WAV格式）进行存储，并使用Matlab或其他工具进一步评估。 通过这种方式，在可控条件下，研究者可以优化语音处理算法以提高其在实际应用中的性能。此外，“用于学术交流”的说明提示该代码可能涉及版权问题，仅限于非商业用途。
     
  • NOISE-92 数据集
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    NOISE-92数据集是一个包含大量音频样本的数据集合，专为研究和开发降噪算法而设计。该数据集提供了各种背景噪声条件下的录音片段，旨在帮助研究人员评估不同降噪技术的效果。 NOISE-92噪声数据集用于语音信号处理。
     
  • Understanding Jitter and Phase Noise
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    本文探讨了抖动和相位噪声的基本概念、产生的原因及其对通信系统性能的影响，并提供了分析与测量的方法。 Understanding Jitter and Phase Noise from a Circuits and Systems Perspective involves delving into the intricacies of signal integrity in electronic systems. This topic is crucial for engineers working on high-speed communication, data storage, and clock distribution circuits where timing accuracy directly impacts system performance and reliability. Analyzing jitter and phase noise requires a comprehensive understanding of both theoretical concepts and practical circuit design considerations to mitigate these effects effectively.
     
  • noise-transient-simulation-rak-basic.pdf
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    本文档《noise-transient-simulation-rak-basic》探讨了在电子工程领域中瞬态噪声模拟的基础方法和技术，专注于RAK系列器件的基本仿真流程和分析。 Transient Noise Simulation – An Introduction This introduction aims to provide a basic understanding of transient noise simulation, an essential aspect in the field of electronic design and analysis. Transient noise refers to short-term fluctuations or disturbances that occur within electrical circuits during specific time intervals. Understanding how these noises affect circuit performance is crucial for designing reliable and efficient systems. Transient noise simulations allow engineers to predict and analyze the behavior of circuits under varying conditions, helping them identify potential issues before physical prototypes are created. This process involves modeling real-world scenarios where external factors such as electromagnetic interference (EMI) or internal fluctuations can impact signal integrity. Through simulation tools, designers can experiment with different mitigation techniques like filtering capacitors or shielding to reduce noise effects on critical components of the circuit. These simulations not only save time and resources but also enhance product quality by ensuring that electronic devices operate reliably in their intended environments.
     
  • 粉红噪声 Pink Noise
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    粉红噪声是一种频率谱中每倍频程能量降低3分贝的声音信号，在自然界和电子设备中有广泛的应用。 Jan Born博士的实验发现，在人们睡眠期间播放与脑电波频率相匹配的粉红噪音（类似嘶嘶声），能够显著提升第二天的记忆力。对比结果显示，有听粉红噪音睡觉的人比普通人的记忆力提高了近两倍。