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时间延迟估计及自适应噪声抵消（王宏禹，邱天爽）

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简介：
《时间延迟估计及自适应噪声抵消》一书由王宏禹与邱天爽合著，深入探讨了信号处理中的关键技术，包括精确的时间延迟估计算法和高效的自适应噪声消除策略。书中结合理论分析与实际应用案例，为读者提供了全面而系统的指导，尤其适用于通信工程、音频处理等领域的专业人士及研究者参考学习。 许多高校图书馆缺乏这本书的收藏。此书的价值在于它引用了大量IEEE期刊（上世纪八九十年代）中的文章，相当于一本综述性著作。我认为12.1节中的一些说法可能是误传。实践是检验真理的唯一标准，不要盲目跟从他人的观点。

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  • 时间延迟估计及自适应噪声抵消（王宏禹，邱天爽）
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    《时间延迟估计及自适应噪声抵消》一书由王宏禹与邱天爽合著，深入探讨了信号处理中的关键技术，包括精确的时间延迟估计算法和高效的自适应噪声消除策略。书中结合理论分析与实际应用案例，为读者提供了全面而系统的指导，尤其适用于通信工程、音频处理等领域的专业人士及研究者参考学习。 许多高校图书馆缺乏这本书的收藏。此书的价值在于它引用了大量IEEE期刊（上世纪八九十年代）中的文章，相当于一本综述性著作。我认为12.1节中的一些说法可能是误传。实践是检验真理的唯一标准，不要盲目跟从他人的观点。
     
  • 基于MATLAB的LMS自适应噪声抵消
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    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。
     
  • 基于自适应的噪声抵消LMS算法
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    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。
     
  • 基于噪声注入的声反馈消除自适应噪声抵消器MATLAB代码
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    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。
     
  • 双重延迟线抵消器
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    双重延迟线抵消器是一种用于信号处理的技术或设备，通过引入两段不同延时来有效减少或消除不需要的回声、混响等效应，广泛应用于音频工程和通信系统中。 雷达系统MTI延迟对消器实现程序有助于理解雷达动目标检测，是一个非常有用的工具。
     
  • 自适应噪声抵消LMS算法的DSP计算机作业及Matlab仿真
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    本项目基于DSP技术与Matlab平台，探讨并实现了一种自适应噪声抵消的LMS算法。通过理论分析和仿真实验，验证了该算法在不同环境下的性能表现。 自适应噪声抵消LMS算法的MATLAB仿真属于数字信号处理课程中的DSP计算机作业内容。该任务包括以下几个步骤： 1. 使用MATLAB绘制误差性能曲面及其等值曲线。 2. 写出最陡下降法及LMS算法的具体计算公式。 3. 利用MATLAB生成方差为0.05、均值为0的白噪声S(n)，并展示其波形图的一个实例。 4. 根据步骤2中的公式，并利用步骤3中产生的S(n)信号，在步骤1绘制出的误差性能曲面等值线上，叠加显示采用最陡下降法和LMS算法时H(n)在迭代过程中的轨迹曲线。 5. 利用MATLAB计算并绘图展示LMS方法下e(n)波形以及J(n)随时间n变化的趋势（基于S(n)的一次实现）。为了从统计角度评估实验结果的有效性，需要进行多次重复试验。具体来说，绘制出100次独立实验中J(n)的平均值与时间n的关系曲线。 6. 在步骤1中的误差性能曲面等值图上叠加展示LMS算法在100次不同实现下的H(n)轨迹的平均路径。 7. 对上述所有实验结果进行分析，提出有价值的见解和讨论。
     
  • RocketMQ：支持任意延迟时间的延时消息
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    RocketMQ是一款高性能、高可靠的分布式消息中间件，特别擅长处理大规模数据场景。其特色功能之一是提供灵活的延时消息服务，能够满足设置任意延迟时间的需求，广泛应用于金融交易、物流跟踪等对时间敏感的应用场景中。 RocketMQ 支持任意延迟的延时消息方案的主要特性包括支持精确到秒的任意延迟时间设置，最长可延迟一年。使用方法如下： 配置 `broker.conf` 文件中的相关参数： - `segmentScale=60`：每个时间桶的时间范围（单位为分钟），默认值为 60 分钟；如果需要更高的延迟消息并发数，则应将此值调低。 - `dispatchLogKeepTime=72`：设置过期后的调度日志保存时长，默认为 72 小时。 生产者配置示例： ```java DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer(please_rename_unique_group_name); producer.setNamesrvAddr(127.0.0.1:9876); producer.start(); for (int i = 0; i < ; // 循环发送消息的代码省略 ```
     
  • WebRTC回声消除原理与延迟估计技术.pdf
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    本文档深入探讨了WebRTC中的回声消除技术和延迟估计方法，旨在提高网络实时通信的质量和用户体验。 刚完成一个关于语音的项目，并简单总结了WebRTC回声消除原理以及时间延迟估算方法，希望对大家有所帮助。
     
  • LMS时间延迟-Simulink：在Simulink中应用LMS时间延迟-MATLAB开发
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    本项目专注于在Simulink环境中利用LMS算法进行时间延迟处理的研究与实现，适用于音频信号处理、回声消除等领域。通过MATLAB开发平台优化仿真模型，提供高效解决方案。 此 Simulink 应用程序模拟了 LMS 自适应滤波器，在输入为 x(i)=0.7x(i-1)+w(i) 时进行操作，其中 w(i) 是均值为 0、方差为 1.5 的白噪声 N(0,1.5)，而 d(i) 则等于 x(i-2)。