基于DSP的自适应噪声抵消技术的研究

论文摘要

随着信息处理理论和技术的发展,滤波技术的应用日益广泛。传统的数字滤波器由于权系数是固定的,在实际应用中由于没有充足的信息去设计固定的系数,所以很多问题难以解决。自适应滤波技术的出现克服了这一问题,自适应滤波的显著特点就是不需要用户干预就能自动改变响应以改善性能。自从自适应技术成为信号处理领域的一个新的分支以后,对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。自适应滤波技术如今广为应用,主要有:自适应信道均衡、信号增强、自适应噪声抵消等。在本文中,主要研究了自适应噪声抵消技术。噪声遍布我们周围,人们在通信和信息交换时不可避免的受到外部噪声和内部噪声的干扰。语音去噪技术是从噪声背景中提取、增强有用信号,抑制、降低噪声干扰的技术。语音去噪技术无论是在日常生活中,还是在军事领域,甚至对语音处理技术本身都具有很强的应用价值。自适应噪声抵消技术作为一种较为先进的语音去噪技术,目前收到极大的关注,成为了语音去噪方面新的研究热点。本文主要研究了以下几方面的内容:(1)在查阅了大量的关于自适应滤波技术和语音去噪技术书籍和资料的基础上,对自适应滤波技术的应用和常用算法进行了归纳和总结。主要是对常用的自适应LMS算法和RLS算法的性能进行了分析和讨论。(2)理论上构建了一个自适应噪声抵消系统,编写了LMS算法来对我们的设计进行了MATLAB仿真,分析了LMS算法在语音去噪上的可行性,并针对LMS算法的一些缺点,研究了改进的算法HLMS算法,并通过两段录音来进行了仿真实验,验证新算法的优缺点。(3)利用TMS320VC5402芯片,搭建了一个DSP语音处理系统。在通过模拟输入仿真验证该系统可行性的基础上,通过一段录音实验测试,验证了我们设计系统在处理实际噪声语音情况下的可靠性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 自适应滤波技术
• 1.2 研究自适应噪声抵消技术的现状及意义
• 1.3 本文的研究重点与任务
• 2 自适应滤波原理和方法
• 2.1 自适应滤波器的基本原理
• 2.2 自适应滤波器的应用
• 2.2.1 自适应均衡器
• 2.2.2 信号增强器
• 2.2.3 自适应噪声抵消
• 3 自适应滤波算法
• 3.1 基本的自适应滤波器的算法
• 3.1.1 LMS 自适应滤波算法
• 3.1.2 RLS（递归最小二乘）自适应滤波算法
• 3.1.3 LMS Newton 算法
• 3.1.4 其它一些自适应滤波算法
• 3.2 LMS 算法与RLS 算法性能分析
• 3.2.1 LMS 算法性能分析
• 3.2.2 RLS 算法性能分析
• 4 自适应噪声抵消系统的LMS 仿真实现及LMS 算法的改进
• 4.1 自适应噪声抵消技术[4]
• 4.1.1 自适应噪声抵消基本原理
• 4.1.2 信噪比（SNR）的计算
• 4.1.3 自适应噪声抵消系统设计中应考虑到的影响系统性能的因素
• 4.2 自适应噪声抵消系统的实现
• 4.3 自适应噪声抵消系统的MATLAB 仿真
• 4.4 对于LMS 算法的改进算法HLMS（Hybrid LMS）算法
• 4.4.1 HLMS 算法递推公式
• 4.4.2 LMS 算法与HLMS 算法性能比较
• 4.4.3 系统仿真测试
• 5 基于DSPTMSC320VC5402 的自适应噪声抵消系统
• 5.1 DSP 简介
• 5.1.1 DSP 基本知识
• 5.1.2 DSP 处理器的特点
• 5.1.3 DSP 的技术应用
• 5.2 TMS320VC5402 芯片的简介
• 5.3 音频处理芯片
• 5.4 DSP 语音处理系统
• 5.4.1 基于DSP 芯片的语音处理系统
• 5.4.2 DSP 语音处理系统的特点
• 5.4.3 DSP 语音处理系统的设计过程
• 5.5 一个基于TMS320VC5402 的DSP 语音处理系统
• 5.5.1 TMS320VC5402 语音处理系统的构成
• 5.5.2 系统的软硬件设计
• 5.5.3 基于TMS320VC5402DSP 开发板的测试
• 结论
• 参考文献
• 附录A LMS 算法的实现程序清单
• 附录B AD50 芯片配置以及DSP 芯片配置
• 附录C DSP 中断设置部分程序
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
• 致谢