【摘 要】
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根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别,以时间序列的AR模型理论为依据,导出背景噪声自适应白化滤波器的结构,并用变步长LMS算法实现自适应滤波.合理设计LMS算法的收敛速
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别,以时间序列的AR模型理论为依据,导出背景噪声自适应白化滤波器的结构,并用变步长LMS算法实现自适应滤波.合理设计LMS算法的收敛速度,使得滤波器既能白化背景噪声,又能使动态信号失真不大.当输入信号只有平稳背景噪声时,滤波器输出是白噪声;如果输入信号中含有短时动态信号,则滤波器输出就含有明显的信号波形.仿真计算结果表明,文中给出的方法用于从4,5级海况下的海洋波浪噪声中提取动态船舶水压场信号时,能提高信噪比达20 dB.该方法可推广到其它场合,用于从平稳噪声背景中提
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