作者投稿和查稿 主编审稿 专家审稿 编委审稿 远程编辑

计算机工程 ›› 2012, Vol. 38 ›› Issue (11): 156-159. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.11.048

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

多模噪声环境下的自适应滤波算法

廖 畅,山拜?达拉拜,邱新建,王晓薇,李兵虎   

  1. (新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046)
  • 收稿日期:2011-08-01 出版日期:2012-06-05 发布日期:2012-06-05
  • 作者简介:廖 畅(1986-),男,硕士研究生,主研方向:数字信号处理,自适应滤波;山拜?达拉拜,教授、博士;邱新建、王晓薇、李兵虎,硕士研究生
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60971130)

Adaptive Filtering Algorithm in Multi-mode Noise Environment

LIAO Chang, Senbai?Dalabaev, QIU Xin-jian, WANG Xiao-wei, LI Bing-hu   

  1. (College of Information Science & Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China)
  • Received:2011-08-01 Online:2012-06-05 Published:2012-06-05

摘要: 在分析现有基于不同误差准则的最小四次均方算法和最小平均绝对偏差算法的基础上,提出一种可抑制多模噪声的归一化混合范数滤波算法。采用引入混合参数的代价函数调节混合参数得到最佳的滤波算法。建立步长参数随输入信噪比变化的非线性函数关系。仿真结果表明,相对于高斯环境下的滤波,该算法在多模噪声环境下的鲁棒性得到显著提高,能有效地提取信号。

关键词: 多模噪声, 最小均方算法, 噪声抑制, 变步长

Abstract: In order to suppress the of multi-mode noise, this paper proposes a Normalized Mixed-norm Filtering Algorithm(NMNF) based on the analysis of the LMF algorithm and LMAD algorithm based on different error criterion. This algorithm adopts a cost function parameters of the introduction of hybrid, and mixing parameters can be adjusted to get the best filtering algorithm. It establishes of a step change in parameters with the input SNR nonlinear function. Simulation results show that, relative to the Gaussian filtering environment, the algorithm in multi-mode noise environment significantly improves robustness.

Key words: multi-mode noise, Least Mean Square(LMS) algorithm, noise suppression, variable step-size

中图分类号: