Recursive Adaptive Matching Pursuit Alghorithm in Noise Cancellation for Speech Enhancement
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,869
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIKT02_019
تاریخ نمایه سازی: 12 دی 1386
چکیده مقاله:
In many application of noise cancellation the changes in signal characteristics could be quite fast. This requires the utilization of adaptive algorithms , which converge rapidly . Least mean square (LMS) adaptive filters have been used in a wide range of signal processing applications because of its simplicity in computation and implementation. the Recursive Least Squares (RLS) algorithm has established iteself as the "ultimate" aaptive filtering algorithm in the sense that it is adaptive filter exhibiting the best convergence behavior. unfortunately, practical implemenrations pf the olghorithm are often associated with high computational complexity and / or poor numerical properties. recently adaptive filtering are presented that are based on Matching Pursuits , have a nice tradeoff between complexity and performance . this paper describes a new approach for noise cancellation using the Recursive Adaptive Matching Pursuit (RAMO) Structure for attenuating noise in speeh signals. the RAMP algorithm is shown to perform very well in attenuaring noise.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Shams Esfand Abadi
ph.d . Stu
Sabalan Danechvar
ph.D . Student, Department of Electrical Engineering , Tarbiat Modares University . Tehran, University
Mojtaba Lotfizad
Assistant Professor, Department of Electrical Engineering , Tarbiat Modares University . Tehran, University
Ali Mahlooji Far
Assistant Professor, Department of Electrical Engineering , Tarbiat Modares University . Tehran, University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :