Работа посвящена применению адаптивной цифровой фильтрации для подавления помех в речевых каналах систем управления. Проведен сравнительный анализ алгоритмов адаптации по следующим критериям: качество подавления помехи, скорость сходимости к установившемуся режиму, вычислительная сложность. Рассмотренные алгоритмы: LMS, NLMS, RLS. Проведено моделирование работы алгоритмов в среде MATLAB с использованием различных шумов. Показано, что качество подавления помехи наивысшее у алгоритма RLS, скорость сходимости наибольшая у алгоритма NLMS. Исследовано влияние ряда факторов на процесс адаптации. Алгоритм NLMS рекомендован для систем реального времени, а RLS -для обработки записей речевых сигналов. Рассмотренные алгоритмы могут быть реализованы на цифровом сигнальном процессоре.Ключевые слова: речевой канал, система управления, адаптивный фильтр, подавление помех, алгоритм адаптации, MATLAB ВведениеПроблема помехозащищенности речевых каналов актуальна для современных тех-нических систем, таких как системы связи и управления. Под речевым каналом понимают совокупность приемного и передающего устройств, а также линии связи, работающих с речевыми сигналами. Сбор речи, как правило, сопряжен с попаданием в канал нежела-тельных помех. Говорящий может находиться в цехе с работающим оборудованием, в транспорте, вблизи шумящих природных объектов -во всех этих случаях на вход пере-дающего устройства поступает не только полезный сигнал, но и шумовая составляющая. Поскольку такая помеха возникает в точке передачи и не связана с качеством линии связи, подсистему подавления целесообразно размещать внутри передающего устройства. Ха-рактеристики помехи заранее неизвестны, поэтому в подсистеме подавления может быть использована адаптивная цифровая фильтрация.Адаптивный цифровой фильтр имеет переменные параметры, которые перестраива-ются под действием входных сигналов. Область применения адаптивных фильтров до-
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.