基于DSP反馈自适应噪声抵消器研究与设计

基于DSP反馈自适应噪声抵消器研究与设计

论文摘要

在数字网络化时代,信息能够以快速、可靠和高效的方式进行接收、处理、存储和传输。高效率、低成本和低功耗的数字信号处理器使上述进步成为可能。随着超大规模集成电路(VLSI)技术的迅速发展和自适应滤波技术的发展与应用,通信系统的降噪研究有了理论和技术支持。在通信系统中,采用合适的自适应滤波技术,从被污染的信号中提取有用的信号有着非常广阔的应用前景。自适应噪声抵消技术是基于自适应滤波原理的一种扩展,它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号,抑制或衰减噪声的干扰,提高信号传递和接收的信噪比质量。本文的目的在于设计一个自适应噪声抵消器,使其能消除含噪语音信号中的背景噪声,达到提高语音信号质量的目的。本文对自适应数字滤波器进行了基本理论分析,具体阐述自适应噪声抵消系统的基本原理,并对自适应噪声抵消系统的指标、抵消性能进行了计算分析。对两种最基本的自适应算法,即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法进行了详细的分析,并对两种算法的优缺点进行比较。通过对反馈型自适应噪声抵消器的MATLAB建模及对仿真图形的分析,验证系统设计的合理性和算法的正确性。本文主要完成了一种反馈型自适应噪声抵消器的硬件设计和软件编程。在计算机模拟仿真分析的基础上,采用ADI公司和Intel公司联合开发的高速微信号处理芯片ADSP-BF561设计了一个反馈型自适应噪声抵消器并设计系统外围接口电路;在高速信号处理器ADSP-BF561上开发实现了自适应LMS算法,在集成开发环境VisualDSP++4.5中,采用C语言编程进行了编程设计和调试,给出了自适应噪声抵消器LMS算法的软件流程图和部分核心程序。该设计克服了传统的前馈型自适应噪声抵消器的缺点,在消噪速度和消噪性能上都有所改善,采用的LMS算法相比RLS算法减小了运算量,取得了较好的效果。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 自适应噪声抵消技术的研究背景和意义
  • 1.2 自适应噪声抵消技术的发展与现状
  • 1.2.1 自适应滤波器原理
  • 1.2.2 自适应滤波器的应用
  • 1.2.3 自适应噪声抵消技术的发展与现状
  • 1.3 本文的主要研究内容
  • 第2章 自适应噪声抵消的理论分析
  • 2.1 自适应噪声抵消系统基本原理
  • 2.2 自适应噪声抵消系统的性能分析
  • 2.2.1 衡量自适应噪声抵消系统的指标
  • 2.2.2 参考输入中信号分量的影响
  • 2.3 自适应滤波算法
  • 2.3.1 自适应最小均方(LMS)算法
  • 2.3.2 自适应递推最小二乘(RLS)算法
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 自适应噪声抵消器的建模与分析
  • 3.1 MATLAB简介
  • 3.2 自适应噪声抵消器的SIMULINK仿真
  • 3.3 Simulink中自适应噪声抵消器性能的验证
  • 3.3.1.滤波器的阶数对噪声抵消器性能的影响
  • 3.3.2 滤波器的步长因子mu对噪声抵消器性能的影响
  • 3.4 反馈自适应噪声抵消器的.M文件的仿真
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 自适应噪声抵消器硬件设计
  • 4.1 微信号处理结构(MSA)
  • 4.2 ADSP-BF561处理器
  • 4.3 自适应噪声抵消系统的设计
  • 4.3.1 自适应噪声抵消系统的构成
  • 4.3.2 自适应噪声抵消器的A/D、D/A转换及接口设计
  • 4.3.3 电源电路的设计
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 自适应噪声抵消器软件设计
  • 5.1 数的定标
  • 5.2 软件设计基础
  • 5.3 算法描述及程序调试
  • 5.3.1 算法描述
  • 5.3.2 程序编写
  • 5.3.3 应用调试
  • 5.4 本章小节
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文
  • 相关论文文献

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