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TD_LMS_NoiseCance.rar_双通道LMS_时域干扰消除_自适应噪声抑制_虚拟暗室

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简介：
该资源包提供了一种基于双通道LMS算法的时域干扰消除方法，适用于实现高效的自适应噪声抑制技术，在模拟虚拟暗室环境中表现出色。 基于时域LMS算法的自适应噪声和干扰消除技术在双通道接收机中的应用可以实现虚拟暗室的效果。相关理论可以在Simon Haykin所著《自适应滤波器原理 第四版》一书的5.3.4节中找到。尽管LMS算法原理简单，但如果仿真参数设置不当，则难以观察到噪声和干扰消除的实际效果。本程序在调试过程中取得了明显的噪声和干扰消除效果，并于2018年5月19日由Henry Cinque完成验证。

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  • TD_LMS_NoiseCance.rar_双通道LMS_时域干扰消除_自适应噪声抑制_虚拟暗室
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    该资源包提供了一种基于双通道LMS算法的时域干扰消除方法，适用于实现高效的自适应噪声抑制技术，在模拟虚拟暗室环境中表现出色。 基于时域LMS算法的自适应噪声和干扰消除技术在双通道接收机中的应用可以实现虚拟暗室的效果。相关理论可以在Simon Haykin所著《自适应滤波器原理 第四版》一书的5.3.4节中找到。尽管LMS算法原理简单，但如果仿真参数设置不当，则难以观察到噪声和干扰消除的实际效果。本程序在调试过程中取得了明显的噪声和干扰消除效果，并于2018年5月19日由Henry Cinque完成验证。
     
  • LMS.rar_LMS自适应滤波_噪声干扰消除_自适应滤波器_lms干扰抑制
    优质
    本资源提供LMS（最小均方差）算法在自适应滤波中的应用实例，专注于通过LMS算法有效减少信号中的噪声干扰。包含相关代码与文档，适用于研究和学习自适应滤波及噪声抑制技术。 实现LMS自适应滤波器，在干扰消除系统（ICS）直放站中的应用可以用于设计自适应噪声抵消器。
     
  • 自适应声图干扰抑制测量
    优质
    本研究探讨了自适应声图技术在抑制噪声和干扰信号方面的应用，提出了一种新的测量方法以提升音频清晰度及通讯质量。 自适应声图测量干扰抑制技术能够有效减少外界噪声对声图测量的影响，提高数据采集的准确性和可靠性。通过不断调整参数以应对不同环境中的干扰信号，这项技术在各种复杂环境中展现出强大的应用潜力。
     
  • Line_LMS自适应滤波干扰抑制
    优质
    Line_LMS自适应滤波干扰抑制是一种利用线性最小均方(LMS)算法进行实时信号处理的技术，有效减少通信系统中的噪声和干扰，提高数据传输质量和可靠性。 线性自适应预测滤波算法用于在扩频通信系统中抑制窄带干扰信号。
     
  • noise-modulation.rar_MATLAB压制干扰_噪声压制干扰_调幅干扰_雷达噪声干扰
    优质
    本资源提供基于MATLAB的噪声压制干扰代码，针对调幅干扰和雷达噪声进行有效处理。适用于研究与开发中降低信号噪声的应用场景。 根据干扰信号波形样式的差异，压制性干扰可以分为噪声调幅干扰、噪声调频干扰以及噪声调相干扰。这种类型的干扰是通过使用类似噪声的信号来覆盖或掩盖有用信号，从而阻止雷达检测目标信息。其基本原理在于：任何一部雷达都会受到外部和内部产生的噪音影响，在这些杂音中进行目标识别的过程依赖于一定的概率标准。 通常情况下，如果目标反射信号的能量S与背景噪声能量N之比（信噪比S/N）超过设定的门限值D，则可以在保证一定虚警率Pfa的前提下实现所需的目标检测概率Pd，即可以发现目标；反之则不能发现目标。
     
  • smartnoise_rectangle.rar_卷积噪声_噪声卷积_噪声调频干扰_干扰信号_干扰噪声
    优质
    本资源包包含用于模拟和分析卷积噪声、噪声卷积及噪声调频干扰的相关代码与数据，适用于研究通信系统中的干扰信号与噪声问题。 在MATLAB中仿真灵巧噪声干扰，其形式为线性调频信号与矩形脉冲串的卷积。
     
  • 空时自适应处理中的宽带干扰抑制方法.rar
    优质
    本研究探讨了在空时自适应处理中针对宽带干扰的有效抑制技术，旨在提升通信系统的性能和稳定性。通过分析不同场景下的干扰特性，提出了一种创新性的宽带干扰抑制算法，并对其进行了仿真验证，结果表明该方法能够显著改善信号接收质量，在复杂电磁环境下具有广阔的应用前景。 使用Matlab软件对卫星导航接收机中的宽带干扰抑制空时自适应处理方法进行了仿真，并且针对参考文献中的线性约束、功率倒置和无约束方法进行了相应的仿真。
     
  • MATLAB开发——噪声消除自适应滤波器
    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自适应噪声消除算法源代码
    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。
     
  • 基于噪声注入的声反馈消除自适应噪声抵消器MATLAB代码
    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。