【摘 要】
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信号在通信系统中传输时会受到各种噪声或干扰的污染,如何有效地从受到污染的信号中提取有用信号始终是通信技术中迫切需要解决的问题。通常的做法是让受到污染的信号经过一
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信号在通信系统中传输时会受到各种噪声或干扰的污染,如何有效地从受到污染的信号中提取有用信号始终是通信技术中迫切需要解决的问题。通常的做法是让受到污染的信号经过一个滤波器,目的是抑制噪声或干扰而保留有用信号。这种滤波器分为经典滤波器和现代滤波器,经典滤波器的特点是输入信号的有用频率成分和希望滤除的频率成分各占有不同的频带,通过一个合适的选频滤波器就能达到滤波的目的;现代滤波器的特点是可以对干扰和信号的频带相互重叠的情况下进行有效滤波,如维纳滤波器、卡尔曼滤波器、自适应滤波器等。本文对通信系统中的噪声、自适应滤波理论和信号处理技术的应用进行了简要的介绍,分析研究了自适应滤波器的基本原理、自适应噪声抵消系统的基本原理、衡量自适应噪声抵消系统的技术指标、噪声相关性对自适应噪声抵消系统的影响以及自适应滤波器的性能对自适应噪声抵消系统的影响。重点介绍了LMS算法,分析研究了定步长LMS算法、归一化LMS算法、引入动量项的LMS算法、基于Sigmoid函数的LMS算法等算法的优缺点,在此基础上提出了一种基于cos(θ)的变步长LMS算法,并且对原来的算法进行改进。在MATLAB平台上面对这些算法进行仿真研究,主要包括:(1)算法的降噪能力,(2)算法的收敛速度、稳态误差等性能指标,(3)算法的参数的选择。通过仿真对理论分析得出的结论给予证实。
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