基于ANFIS 的有色噪聲抵消技術

其中：s(k)為有用信號；c(k)為可測噪聲，經(jīng)過非線性變換H(z)后為有色噪聲z(k) ，測量信號d(k) =s(k)+ z(k) 為被噪聲污染的信號，s(k)與 z(k) 是不相關的。噪聲抵消就是從被噪聲污染的信號中估計s(k)，顯然，這只要估計出z（k）即可。而z(k)是c(k)的延遲和變形，它是不可測的，即z(k)=f(c(k),c(k-1,c(k-2),…) ，其中，函數(shù)f 是未知的、非線性的，而且其頻率范圍往往與d(k)的頻率范圍重疊，所以，頻率濾波技術無法實現(xiàn)?，F(xiàn)在利用ANFIS 網(wǎng)絡可以任意逼近非線性函數(shù)的能力，使ANFIS 網(wǎng)絡逼近有色噪聲z(k)，從而估計出信號y(k) 。

用ANFIS 網(wǎng)絡逼近有色噪聲時，網(wǎng)絡的輸入為噪聲c(k)和c(k-1) ，并且每個變量采用鐘形隸屬函數(shù)，輸出樣本本應該為有色噪聲，但是實際不能直接得到它，這里可以用測量信號d(k)=s(k)+f(c(k),c(k-1),…)來代替。ANFIS 的輸出即可作為z（k）的估計值.()，而ANFIS 的訓練應使下面的誤差最小

其中f.就是由ANFIS 產生的非線性函數(shù)的逼近。將上式展開，得

信號s(k)。

3 仿真研究

設有用信號為

利用MATLAB 仿真，ANFIS 的信息如下：

Number of nodes: 21
Number of linear parameters: 12
Number of nonlinear parameters: 12
Total number of parameters: 24
Number of training data pairs: 601
Number of checking data pairs: 0
Number of fuzzy rules: 4

結果如圖3 所示。

圖3 仿真結果

4 結論

自適應噪聲抵消技術，可在未知外界干擾源特征、傳遞途徑不斷變化，以及背景噪聲和被測對象相似的情況下，能夠有效地消除外界聲源的干擾獲得高信噪比的對象信號，這一技術可為機械元件的噪聲、振動等動態(tài)信號在測試環(huán)境不太理想的工作現(xiàn)場做測試分析和故障診斷時，提供可靠的方法和依據(jù)，具有一定的理論意義和應用價值。

本文作者創(chuàng)新點：對用ANFIS 網(wǎng)絡逼近有色噪聲進行了誤差分析，進而從測量信號中消除有色噪聲得到有用信號。