自適應噪聲抵消開題報告

1、xxxx大學畢業(yè)設計(論文)開題報告題目 自適應噪聲抵消學生姓名 xxx班級學號xxxxx專業(yè)xxxxxxxx一、對指導教師下達的課題任務的學習與理解；1、課題任務的整體認識 通過對任務書的學習和與指導老師的交流，對自適應噪聲抵消有了初步了解。自適應處理系統(tǒng)具有時變、參數(shù)可調(diào)整的特點，應用廣泛。本課題要求學習自適應信號處理的基本原理，將自適應噪聲抵消的原理應用于心電圖的噪聲對消和語音信號中的噪聲對消。編程實現(xiàn)基于最小均方搜索算法的自適應噪聲抵消系統(tǒng)，給出應用背景下的實驗結(jié)果，討論方法的有效性、適用條件。2、 課題的具體實現(xiàn)要求 學習自適應噪聲抵消相關(guān)知識，設計自適應噪聲抵消系統(tǒng)，利用c或mat

2、lab語言實現(xiàn)算法，仿真實現(xiàn)心電圖的噪聲對消和語音信號中的噪聲對消。3、 課題的成果形式 1，提交噪聲對消程序；實驗結(jié)果分析結(jié)論。 2，提交畢業(yè)設計報告及其電子檔。二、閱讀文獻資料進行調(diào)研的綜述（10篇左右）；2.1 噪聲抵消技術(shù)的研究目的 在日常生活中，人們經(jīng)常受到各種噪聲的干擾。例如，在有線電話、無線通信中回波是不可避免的?；夭ǖ拇嬖趪乐赜绊懥送ㄐ诺馁|(zhì)量。各種封閉空間的噪聲如廠房生產(chǎn)車間、汽車內(nèi)的噪聲等對人體也會產(chǎn)生危害。長期在有噪聲的環(huán)境中工作，將影響人的聽力、思維、生理和心理。在嘈雜的環(huán)境下工作，人們很易疲乏、反應遲鈍、工作效率降低，并且容易心情煩躁。在噪聲的刺激下，人們的注意力不容易

3、集中，工作容易出錯，影響工作速度和工作質(zhì)量，并且很容易產(chǎn)生錯誤的判斷、進行錯誤的操作，降低了生產(chǎn)效率和質(zhì)量。在生活中噪聲的存在也很大程度上影響了人們的休息和放松，降低了生活質(zhì)量。 在工程實際中，經(jīng)常會遇到強噪聲背景中的微弱信號檢測問題。例如在超聲波無損檢測領(lǐng)域，因傳輸介質(zhì)的不均勻等因素導致有用信號與高噪聲信號迭加在一起。腹部胎兒心電信號埋藏在母親心電等強背景噪聲中以及強噪聲背景下的語音識別等。在信號的傳播路徑中以及在信號處理過程中，都會引入噪聲。噪聲的引入影響了對真實信號的處理。有時候，較強的噪聲會“遮蓋”了信號。從而難以得到準確、穩(wěn)定的真實信號。噪聲對信號的污染在絕大多數(shù)情況下是不可避免的，

4、因而，對噪聲的消除和抑制是信號處理中極其重要的工作。 在如今這個人們不斷追求工作效率、生活質(zhì)量的年代里，如何有效地消除和抑制噪聲已成為人們研究的一個熱門課題2.2 噪聲抵消技術(shù)國內(nèi)外現(xiàn)狀 噪聲干擾的形成離不開三個主要因素：噪聲源、傳播途徑和接收者。所以傳統(tǒng)的噪聲抑制方法主要基于三個方面。這些傳統(tǒng)的方法有一個共同點，就是利用聲學材料或聲學結(jié)構(gòu)來抑制噪聲，它屬于被動式的方法。這些方法對控制中高頻噪聲較為有效，而對于低頻噪聲效果不好，而且這些方法不同程度的存在設備笨重、體積龐大和安裝困難的缺點。 噪聲主動控制(active noise control，即anc，也稱有源消聲)技術(shù)起源于上世紀30 年

5、代，它由德國物理學家paul leug 提出,并于1936 年在美國獲得了專利，明確闡述了利用聲波的相消干涉來消除噪聲的原理。噪聲主動控制的思想為噪聲控制開辟了新途徑。通過人為引入一定數(shù)量的噪聲源(次級聲源)，并調(diào)節(jié)使它們與原來的噪聲源(初級聲源)的幅值相等，相位相反，二者疊加抵消，最終達到消減噪聲的目的。這種方法控制系統(tǒng)體積小，重量輕，對低頻降噪效果好，尤其對轉(zhuǎn)動或往復式機械誘發(fā)的噪聲控制，有著巨大的潛力，適合于像潛艇、裝甲車、汽車等這樣的車輛及設備的降噪技術(shù)改進。 隨著電子技術(shù)的發(fā)展，在二十世紀五十年代，有過一段研究噪聲主動控制的繁榮時期，也取得了一定的成果，其中最具有代表性的就是olso

6、n 等的電子吸聲器和convor 的變壓器有源消聲實驗系統(tǒng)。然而，由于實際噪聲控制中環(huán)境的時變性和噪聲產(chǎn)生原因的復雜性，要求控制器能自動地適應環(huán)境變化，否則不僅不能有效抑制噪聲，甚至會適得其反。但是，在當時的技術(shù)水平條件下，以上這些要求是難以實現(xiàn)的。 隨著數(shù)字信號處理理論和技術(shù)的逐步成熟，基于自適應濾波的有源噪聲控制技術(shù)開始起步并迅速發(fā)展。1981 年，burgess 率先采用自適應控制算法對管道噪聲的有源控制進行了計算機仿真研究，開創(chuàng)了自適應有源噪聲控制(adaptive active noise control, aanc)的先河。近二十年來，有源噪聲控制系統(tǒng)幾乎都采用自適應技術(shù)，各種更為

7、穩(wěn)定、快速、有效的aanc 算法的理論和應用研究成為了有源噪聲控制研究的重點之一。 自適應方法從理論上解決了anc系統(tǒng)的時變問題，有力推動了有源噪聲控制技術(shù)的迅速發(fā)展，到目前已經(jīng)形成了一套比較完整的自適應有源噪聲控制理論。自八十年代以來，隨著功能強大、價格低廉的數(shù)字信號處理器(digital signalprocessor, dsp)的出現(xiàn)，又為aanc 算法的實現(xiàn)提供了硬件基礎，使得噪聲有源控制的大量應用成為可能。1996 年，美國德州儀器公司(texas instruments, ti)為推動dsp 在anc 中的應用，撰寫了題為“采用tms320 系列dsp 的有源噪聲控制系統(tǒng)設計”的專

8、題應用報告。 從八十年代后期開始，應用研究成了有源噪聲控制的另一個研究重點。近十幾年來，國內(nèi)外都為推動 anc 系統(tǒng)的實際應用進行了不懈的努力,典型的有如有源抗噪聲耳罩，空調(diào)和風機等的管道有源消聲系統(tǒng)，螺旋漿飛機座艙的有源噪聲控制、汽車發(fā)動機啟動噪聲的有源控制等等。由于實際噪聲系統(tǒng)的復雜性，大多數(shù)都還僅僅處于實驗研究階段，距離成為真正成熟實用的系統(tǒng)并投入商業(yè)應用還有很長的路要走。國內(nèi)一些著名的聲學實驗室如清華大學、中科院聲學研究所和南京大學等在自適應有源消聲控制器及算法方面都取得很重要的研究成果。 九十年代后期，人們開始嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡方法應用于有源消聲中，如使用神經(jīng)網(wǎng)絡來解決具有非線性交叉串擾

9、的自適應噪聲抵消問題，采用多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡代替線性自適應濾波器對非線性噪聲進行控制，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡解決傳統(tǒng)自適應有源消聲算法在應用中穩(wěn)定性不足等缺點，這都決定神經(jīng)網(wǎng)絡在anc 中起著非常重要的作用。自適應噪聲主動控制系統(tǒng)的核心是自適應濾波器和相應的自適應算法。自適應濾波器可以按某種事先設定的準則自動調(diào)節(jié)本身的傳遞函數(shù)以達到所需要輸出。設計自適應濾波器時可以不必預先知道其輸入的統(tǒng)計特性，而且在濾波過程中輸入的統(tǒng)計特性隨時間變化時也能自動適應，這些突出特點使它順理成章的被有源噪聲控制研究所接納和發(fā)展。目前，噪聲主動控制的研究主要集中在寬帶噪聲抵消的多通道自適應系統(tǒng)以及利用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的有源消

10、聲系統(tǒng)解決多通道信號處理和擴展消聲頻段。智能結(jié)構(gòu)噪聲控制也是現(xiàn)在的研究重點。另外，自適應濾波與其它算法相結(jié)合的消噪技術(shù)也成為研究的熱點，例如自適應算法與小波變換和遺傳算法相結(jié)合的消噪技術(shù)。2.3 研究方案2.3.1主要研究內(nèi)容 1)語音信號的采集，可以用電腦采集一段有噪聲的語音信號和一段孕婦的心電信號。 2)語音信號的處理，主要包括信號的提取，信號的定點分析和濾波等。a提?。和ㄟ^電腦的設備輸入一段音頻信號到圖形用戶界面中，完成音頻信號的頻率、幅度等信息的提取。b調(diào)整：在設計的用戶界面下對輸入的音頻信號進行改變頻率操作，實現(xiàn)對語音信號的調(diào)整。 3）編程實現(xiàn)基于最小均方搜索算法的自適應噪聲抵消系統(tǒng)

11、，給出應用背景下的實驗結(jié)果，討論方法的有效性、適用條件。2.3 .2 自適應濾波原理 如圖1原始輸入為受干擾信號d(n)=s(n)+v0(n);參考輸入為v1(n);v0(n)與v1(n)相關(guān)，而與原始信號s(n)不相關(guān)，原始輸入加到自適應濾波器的a端，參考輸入加到自適應濾波器的b端，圖中自適應濾波器af接收誤差e(n)的控制，調(diào)整權(quán)矢量w(n),使得它的輸出y(n)趨于等于d(n)中與它相關(guān)的v0(n),于是e(n)作為d(n)與y(n)之差就接近等于信號s(n)。證明如下：e(n)=d(n)-y(n)=s(n)+v0(n)-y(n) -(1)soe(n)*e(n)=s(n)*s(n)+(v

12、0(n)-y(n)*(v0(n)-y(n)+2s(n)(v0(n)-y(n) -(2)兩邊取數(shù)學期望得：ee(n)*e(n)=es(n)*s(n)+e(v0(n)-y(n)*(v0(n)-y(n)+2es(n)*(v0(n)-y(n) -(3)自適應過程就是自動調(diào)節(jié)權(quán)重wj使均方最小的過程，式(3)中第一項為0,。所以要使ee(n)*e(n)min成立，即式(3)中第二項應該最小，即：e(v0(n)-y(n)2=e(v0(n)-y(n)2min -(4)so ee(n)2min=es2(n)+e(v0(n)-y(n)2min -(5)由圖一得：e(n)-s(n)=v0(n)-y(n) -(6)

13、 so e(e(n)-s(n)2=e(v0(n)-y(n)2 -(7) 當e(v0(n)-y(n)2被最小化，e(e(n)-s(n)2也被最小化，e(n)以最小均方差趨于s(n),可能的最好情況為：y(n)=v0(n) ，則e(n)=s(n):最小化輸出功率使輸出完全沒有噪聲，是自適應濾波器的最理想的情況。因此，自適應濾波器可以用來從噪聲中提取有用信號。三、 根據(jù)任務書的任務及文獻調(diào)研結(jié)果，初步擬定的執(zhí)行（實施）方案（含具體進度計劃）。 第1-2周：開題調(diào)研。收集、閱讀參考文獻，初步理解原理，完成開題報告。 第3-4周：熟悉matlab軟件使用，學習編程。進一步學習原理。 第5-7周：編寫和調(diào)

14、試基于lms算法的噪聲抵消程序，獲得實驗結(jié)果。完成英文資料翻譯。進行中期檢查。 第8-10周：討論方法的有效性、適用條件和參數(shù)選取。評價性能，提出改進手段。 第11周：討論論文結(jié)構(gòu)。整理資料，準備撰寫畢業(yè)設計論文。 第12-13周：撰寫、修改、完善畢業(yè)設計論文。準備答辯。 第14周：畢業(yè)設計論文答辯。四、主要參考文獻及資料；1 b.widrow, s.d.steans. adaptive signal processingm. 北京：機械工業(yè)出版社（影印版），2008.（或中譯本：自適應信號處理. 王永德，龍憲惠譯. 北京：機械工業(yè)出版社，2008.）2 simon haykin. adaptive filter theorym. prentice hall & 電子工業(yè)出版社，2002.3 b.widrow, etc. adaptive noise cancelling: principles and applicationsj, proceedings of the ieee, 1975, 63(12): 1692 1716.4 何振亞.自適應信號處理m.北京：科學出版社，2002.5 趙力.語音信號處理m. 北京：機械工業(yè)出版社，2003.6 沈福民. 自適應信