【信号去噪】基于自适应滤波器LMS、NLMS、RLS主动降噪附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景：主动降噪的核心需求与技术痛点

1. 应用场景与降噪价值

主动降噪技术通过 “噪声抵消” 原理抑制干扰信号，广泛应用于：

• 声学降噪：降噪耳机（低频噪声 30-1000Hz 抑制）、工业车间（机械噪声降噪）、汽车座舱（发动机噪声抵消）

• 信号处理：传感器信号去噪（如振动传感器、心电信号干扰抑制）、语音通信（环境噪声下语音增强）

• 工业控制：电机驱动系统电磁干扰（EMI）抑制、电力信号谐波降噪

传统被动降噪（如隔音材料）对低频噪声（<1kHz）效果差（衰减量 dB），且无法适应动态变化的噪声场景（如转速波动的电机噪声），而自适应滤波器可实时调整滤波系数，实现 “追踪式” 降噪。

2. 传统降噪方法的局限性

• 固定滤波器（如 FIR/IIR）：仅适配固定频率噪声，对时变噪声（如突发干扰、频率漂移噪声）鲁棒性不足

• 阈值去噪（如小波阈值）：易丢失信号细节，对强耦合噪声（信号与噪声频谱重叠）去噪效果有限

• 被动降噪：体积大、成本高，低频降噪能力薄弱

3. 三种自适应滤波器的适配优势

算法	核心优势	适配场景	计算复杂度
LMS	原理简单、实现成本低、资源占用少	实时性要求高、噪声变化平缓场景	O(N)
NLMS	归一化步长，收敛速度优于 LMS，稳	信号幅值波动大、噪声强度变化场景	O(N)
RLS	收敛速度最快（比 LMS 快 5-10 倍），	时变噪声、强耦合信号 - 噪声场景	O(N²)

三者均通过 “误差反馈” 动态更新滤波系数，无需预知噪声统计特性，完美匹配主动降噪的核心需求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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