本文選題：非高斯噪聲模型 + 自適應(yīng)濾波算法��； 參考：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在數(shù)字信號(hào)處理過程中,信號(hào)受到噪聲干擾的現(xiàn)象十分常見,這些被噪聲干擾的信號(hào)在識(shí)別以及后續(xù)的分析處理和判斷工作中給我們帶來一定的困擾。所以,在含有噪聲的混合信號(hào)中檢測并成功提取出我們所需要的有用信號(hào)是一個(gè)很重要課題。目前在信號(hào)理論相關(guān)領(lǐng)域中,我們習(xí)慣把噪聲假設(shè)成高斯噪聲,然后根據(jù)它的分布函數(shù)特點(diǎn)把噪聲處理掉。但是隨著科技的不斷提高,我們的設(shè)備越來越復(fù)雜,在通信過程中遇到的都是非高斯噪聲。按照高斯噪聲處理效果并不理想,提取出的信號(hào)容易失真甚至出現(xiàn)嚴(yán)重的破壞和損失,最后使整個(gè)系統(tǒng)性能退化。本文從自適應(yīng)濾波原理入手研究并提出新的算法,用于消除和抑制非高斯噪聲。首先,介紹了幾種常見的噪聲,然后分析高斯噪聲和非高斯的區(qū)別,根據(jù)非高斯噪聲的特點(diǎn)提出了幾種數(shù)學(xué)模型。接著分析它們的概率密度函數(shù)以及指出了它們的統(tǒng)計(jì)特性。其次,根據(jù)自適應(yīng)濾波算法的原理,我們介紹了常見的自適應(yīng)濾波器和它的基本結(jié)構(gòu)和應(yīng)用,然后對(duì)自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行了列舉。本文采用的是自適應(yīng)濾波的一種典型應(yīng)用——自適應(yīng)噪聲抑制系統(tǒng)。在非高斯噪聲的前提下,常見的一些算法對(duì)信號(hào)的處理并不理想,因此本文研究了新的算法。本文結(jié)合歸一化LMS(NLMS)算法和LMS-Newton算法的優(yōu)點(diǎn)提出了NLMS-Newton算法,并根據(jù)它的特點(diǎn)給予了一些改進(jìn)。在經(jīng)過模擬驗(yàn)證后可以看出,雖然該算法的運(yùn)算量變大了,但是收斂速度和穩(wěn)定性得到了明顯的提升。最后,在計(jì)算機(jī)上應(yīng)用仿真軟件MATLAB對(duì)該新算法進(jìn)行仿真,根據(jù)信號(hào)處理后圖像對(duì)算法的穩(wěn)定性能和收斂性能進(jìn)行對(duì)比分析。
[Abstract]:In the process of digital signal processing, the phenomenon that the signal is disturbed by noise is very common. Therefore, it is an important task to detect and successfully extract the useful signals from the mixed signals with noise. At present, in the field of signal theory, we usually assume the noise as Gao Si noise, and then deal with the noise according to its distribution function. But with the development of science and technology, our equipments are more and more complex, and all of them are non-Gao Si noise in the communication process. According to the Gao Si noise processing effect is not ideal, the extracted signal is prone to distortion and even serious damage and loss, finally the whole system performance degradation. Based on the principle of adaptive filtering, a new algorithm is proposed to eliminate and suppress non-Gao Si noise. Firstly, several common noises are introduced, then the difference between Gao Si noise and non-Gao Si noise is analyzed, and several mathematical models are proposed according to the characteristics of non-Gao Si noise. Then their probability density functions and their statistical properties are analyzed. Secondly, according to the principle of adaptive filtering algorithm, we introduce the common adaptive filter, its basic structure and application, and then enumerate the adaptive filter algorithm. In this paper, an adaptive noise suppression system is used as a typical application of adaptive filtering. Under the premise of non-Gao Si noise, some common algorithms are not ideal for signal processing. Therefore, a new algorithm is studied in this paper. Combined with the advantages of the normalized LMS-NLMS) algorithm and the LMS-Newton algorithm, this paper puts forward the NLMS-Newton algorithm and gives some improvements according to its characteristics. After simulation, we can see that the convergence speed and stability of the algorithm have been improved obviously, although the computation quantity of the algorithm has become larger. Finally, the simulation software MATLAB is used to simulate the new algorithm, and the stability and convergence of the algorithm are compared and analyzed according to the image after signal processing.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1988465