基于自适应干扰对消的高斯白噪声去除系统

资 源 简 介

本项目实现了一种基于自适应干扰对消（Adaptive Interference Cancellation）技术的信号处理系统，专门用于从受污染的信号中剔除高斯白噪声。 项目的核心功能是通过自适应滤波器（如LMS或RLS算法）动态调整滤波系数，从而在不知道噪声先验统计特性的情况下，利用参考噪声源实现对目标信号中噪声成分的估计与抵消。 为了全面评估滤波器的性能，程序内置了两种噪声产生模式：第一种模式生成一个随机噪声并派生出与其相关的参考噪声，用于模拟具有物理相关性的干扰环境；第二种模式则由程序产生两个完全独立

详 情 说 明

自适应干扰对消高斯白噪声去除系统

项目介绍

本项目实现了一个基于自适应干扰对消（Adaptive Interference Cancellation, AIC）技术的信号处理系统。该系统旨在从被高斯白噪声污染的观测信号中精准提取有用信号。与传统的固定参数滤波器不同，本系统利用自适应算法在不需要获知噪声先验统计特性的前提下，通过学习参考噪声与主信号中噪声的相关性，动态调整滤波器权值，实现对干扰成分的实时估计与抵消。

功能特性

• 双模式噪声环境模拟：系统内置了两种测试环境。模式一模拟具有物理相关性的噪声（通过FIR滤波器模拟信号传播路径），用于验证算法在典型干扰环境下的有效性；模式二提供两个相互独立的噪声源，用于测试系统在极端不相关条件下的收敛边界。
• 高精度自适应滤波：采用最小均方（LMS）算法，通过时域迭代更新权值，实现对噪声成分的最优估计。
• 自动化性能评估：程序自动计算并输出降噪前后的信噪比（SNR）增益及均方误差（MSE）改善程度，提供量化的算法评价依据。
• 多维度结果可视化：系统生成三阶对比图，包括去噪前的含噪信号波形、去噪后的恢复信号波形以及反映算法收敛过程的学习曲线。

核心算法实现逻辑

本系统的核心逻辑遵循自适应干扰对消原理，主要处理流程如下：

1. 信号与噪声生成

• 目标信号：系统合成了一个包含100Hz和200Hz频率成分的双音正弦信号作为纯净参考。
• 主噪声与参考噪声：

* 在相关模式下，基础噪声源通过一个系数为[0.8, -0.5, 0.3, -0.1]的FIR信道产生主噪声，而将原始噪声源直接作为参考噪声。 * 在独立模式下，系统生成两个统计独立的随机白噪声序列。

• 混合信号：将主噪声叠加在目标信号上，形成待处理的观测信号（期望响应）。

2. LMS自适应滤波过程

• 状态维护：程序维护一个长度为64位的滑动窗口缓冲向量，用于存储当前及过去的参考噪声样本。
• 输出估计：通过当前滤波器权值向量与参考噪声向量的内积，计算出对当前主信号中噪声成分的估计值。
• 误差计算（对消）：利用含噪信号减去估计出的噪声，得到误差信号。在干扰对消系统中，该误差信号即为去噪后的目标信号。
• 权值更新：根据LMS更新公式，利用步长因子、误差信号和输入向量的乘积动态修正滤波器权值。

3. 评估指标计算

• 系统分别计算原始信噪比和处理后的信噪比。为了确信评估的准确性，程序选取信号末端25%的稳定段数据进行“处理后SNR”的计算，以排除算法初期收敛过程对结果的影响。

关键性能参数

• 采样频率 (Fs)：8000 Hz，满足采样定理以覆盖音频范围。
• 滤波器阶数 (M)：64阶，在计算复杂度和滤波精度之间取得平衡。
• 步长因子 (mu)：设置为0.005，确保算法在保证收敛速度的同时具备良好的稳态性能。
• 信号时长：0.5秒，总计4000个采样点用于迭代学习。

结果解读

• 时域波形图：直观展示算法从背景噪声中恢复正弦包络的能力。
• 学习曲线（MSE波形）：通过对平方误差进行滑动平均处理，展示算法从初始时刻到稳态的收敛路径。
• 控制台报告：给出精确的dB数值增益。MSE改进百分比越接近100%，说明噪声滤除效果越接近理想状态。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 核心工具箱：仅需基础MATLAB环境，无需额外的信号处理工具箱（算法均为原生代码实现）。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将系统提供的核心脚本文件置于MATLAB当前工作路径下。
3. 在命令行窗口输入运行指令或直接点击运行按钮。
4. 根据控制台输出的性能报告分析降噪效果。
5. 若需切换测试环境，可修改脚本中的noiseMode参数（1为相关噪声，2为独立噪声）。