Advertisement

基于噪声注入的声反馈消除自适应噪声抵消器MATLAB代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目为一款利用噪声注入技术实现声反馈抑制功能的自适应噪声抵消器的MATLAB程序。该算法有效减少回声和噪音,提升音频通信质量。 噪声注入器的MATLAB代码概述了基于噪声注入技术来消除声反馈的方法。本GitHub存储库提供了一种利用智能手机或类似设备扬声器与麦克风之间耦合而产生的声反馈负面影响的技术方案,采用高效且低延迟的噪声注入(NI)方法进行实时操作。 我们的目标是通过短时间多次执行噪声注入过程,估计出扬声器和麦克风之间的滤波器系数。这种方法有助于在任何位置配置下有效地消除声反馈问题,并能够准确地评估更衣室环境中扬声器与麦克风间的传递函数,从而提高声音质量的稳定性及清晰度。 此研究项目已实现在基于Android系统的智能手机上进行实时操作演示。相关论文和音视频展示资料可在存储库中查阅。为了使用本代码,用户需要拥有Matlab2016a或更新版本以及视觉工作室许可证,并且在引用这些代码时需遵守MIT许可协议并参考指定书籍之一:Mishra、Parth、Serkan Tokgoz 和 Issa MSPanahi 的著作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本项目为一款利用噪声注入技术实现声反馈抑制功能的自适应噪声抵消器的MATLAB程序。该算法有效减少回声和噪音,提升音频通信质量。 噪声注入器的MATLAB代码概述了基于噪声注入技术来消除声反馈的方法。本GitHub存储库提供了一种利用智能手机或类似设备扬声器与麦克风之间耦合而产生的声反馈负面影响的技术方案,采用高效且低延迟的噪声注入(NI)方法进行实时操作。 我们的目标是通过短时间多次执行噪声注入过程,估计出扬声器和麦克风之间的滤波器系数。这种方法有助于在任何位置配置下有效地消除声反馈问题,并能够准确地评估更衣室环境中扬声器与麦克风间的传递函数,从而提高声音质量的稳定性及清晰度。 此研究项目已实现在基于Android系统的智能手机上进行实时操作演示。相关论文和音视频展示资料可在存储库中查阅。为了使用本代码,用户需要拥有Matlab2016a或更新版本以及视觉工作室许可证,并且在引用这些代码时需遵守MIT许可协议并参考指定书籍之一:Mishra、Parth、Serkan Tokgoz 和 Issa MSPanahi 的著作。
  • MATLABLMS
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了LMS(最小均方差)算法来实现自适应噪声抵消系统,有效提升了语音信号处理中的降噪效果。 使用LMS算法可以实现实时处理语音或音乐信号与噪声的混合信号,从中提取有用的信息并抑制噪声。
  • LMS算法
    优质
    本研究提出了一种基于自适应技术的改进型LMS(最小均方差)算法,专门用于优化噪声环境下的信号处理。通过动态调整参数以更有效地消除背景噪音,提高语音识别及通信质量。该方法在多种应用中展现出卓越性能和鲁棒性。 自适应噪声抵消算法可以用MATLAB编写,并以子程序形式实现。
  • 主动控制_FxLMS算法_控制_主动_机制
    优质
    本研究探讨了主动噪声控制系统中FxLMS反馈算法的应用,通过优化反馈机制以实现高效的噪声消除效果。 主动噪声控制(Active Noise Control, ANC)是一种技术,旨在通过生成反相声波来抵消特定环境中的不期望噪声。这种技术广泛应用于航空、汽车、音频设备等领域,以提高声音质量和舒适度。在ANC系统中,主要存在两种基本算法:前馈和反馈。 前馈算法是ANC系统的一种常见方法,它依赖于预测噪声源的输出。在这种情况下,系统会使用一个麦克风来捕捉噪声源的信号,然后这个信号经过处理后通过扬声器发出以生成与噪声相反的声波。文件01_feedforward可能包含关于如何设置和实现前馈算法的仿真步骤,包括麦克风的位置选择、预估模型的建立以及控制器参数优化。 反馈算法则更为复杂,它涉及到监测环境中的实际噪声并据此调整反噪声信号。在反馈系统中,两个麦克风分别用于拾取噪声源信号和系统输出后的残余噪声。通过比较这两个信号,系统可以不断调整其产生的反噪声以尽可能接近地消除目标噪声。文件02_feedback可能包含了反馈ANC系统的详细实现,包括误差信号的计算、快速最小均方误差(FxLMS)算法的应用及其收敛速度和稳定性分析。 FxLMS算法是反馈ANC系统中常用的一种自适应滤波算法。它基于最小均方误差原则,通过迭代更新滤波器权重使系统产生的反噪声与残余噪声之间的误差平方和最小化。该算法具有计算效率高、适应性强的特点,但可能会受到噪声环境变化和系统稳定性的挑战。 文件02_feedback可能深入探讨了FxLMS算法的工作原理、实现细节以及可能遇到的问题与解决方案。 00_data文件包含了用于仿真或测试的噪声样本数据,这些数据可能是不同频率、强度的噪声信号。这些数据被用来模拟实际应用环境中的各种噪音情况,例如飞机舱内的引擎噪声、道路噪音或耳机内部的噪声等。 总结来说,这个压缩包文件包含的内容涵盖了主动噪声控制技术的核心部分,特别是前馈和反馈算法的仿真以及FxLMS算法的应用。通过学习这些材料可以深入理解ANC系统的设计、优化及其在实际环境中的性能表现。对于从事音频工程、信号处理或相关领域的研究者和工程师来说,这些资料是非常宝贵的资源。
  • MATLAB开发——滤波
    优质
    本项目专注于利用MATLAB开发噪声消除自适应滤波器,旨在通过先进的算法和技术实现高效的音频信号处理,以达到最佳的降噪效果。 在MATLAB中开发噪声抵消自适应滤波器时,采用两个参考信号进行噪声消除的自适应处理。这种方法相比使用单个参考信号更为有效。
  • RLS算法源
    优质
    这段源代码实现了RLS(递归最小二乘)自适应噪声消除算法,能够有效降低语音信号中的背景噪音,提升语音清晰度和通信质量。 对RLS自适应噪声对消算法进行了代码实现,并附有详细的注释。
  • 0.5μm CMOS宽带低放大设计
    优质
    本文介绍了一种采用0.5微米CMOS工艺设计的宽带低噪声放大器,特别强调其在噪声抵消技术上的创新应用。该设计旨在实现高增益、低噪声系数和宽工作带宽,适用于无线通信系统的前端模块。 设计了一种应用于DRM(数字广播)和DAB(数字音频广播)的宽带低噪声放大器。该放大器采用噪声抵消结构来减少输入匹配器件在输出端产生的热噪声和闪烁噪声,实现了输入阻抗匹配与噪声优化去耦的效果。使用华润上华CSMC 0.5μm CMOS工艺完成设计实现。测试结果表明:3dB带宽范围为300kHz至555MHz;增益值为16.2dB;S11和S22参数均小于-3.6dB;噪声系数为3.8dB;输入参考的1dB压缩点功率为0.5dBm,在电源电压为5V的情况下,功耗仅为97.5mW,芯片面积则控制在了0.49mm²。
  • 中值滤波MATLAB-
    优质
    本段代码采用MATLAB实现中值滤波算法,有效去除图像中的椒盐噪声及其他类型的脉冲噪声,适用于数字图像处理与分析领域。 在文件夹images中有包含各种不同类型杂点的扫描文档图像。该文件夹下有三个子文件夹:Meanfilter、Medianfilter 和 Morphology,分别存放了每种技术对应的Matlab代码。只需运行这些.m 文件即可执行相应的去噪技术。
  • MATLAB处理
    优质
    本简介探讨在MATLAB环境中如何有效进行噪声消除处理的技术和方法,涵盖信号处理、滤波器设计及实现等关键技术。 课程设计包括使用MATLAB进行消除噪声处理的实验,内容涵盖详细的频谱分析和时域分析,并附有相关程序代码。