現實生活中的語音不可避免的要受到周圍環境的影響，背景噪聲例如機械噪聲、街頭音樂噪音，其他說話者的話音等均會嚴重地影響語音信號的質量：此外傳輸系統本身也會產生各種噪聲，因此接收端的信號為帶噪語音信號。混疊在語音信號中的噪聲按類別可分為環境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質可分為平穩噪聲和非平穩噪聲。 語音增強的根本目的就是凈化語音質量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復雜性，很難歸納出一個統一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應于所有的噪音消除，因此語音增強是一個復雜的工程。 有關抗噪聲技術的研究以及實際環境下的語音信號處理系統的開發，在國內外已經成為語音信號處理非常重要的研究課題，已經作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對加性噪聲下的語音增強技術做了較為仔細的討論，我們先給出語音信號處理的基本理論，它是語音增強算法研究和實現的理論基礎，在此基礎總結了自適應信號處理技術的特點以及在語音增強方面的應用。選取工程領域最常用的自適應LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法，并分析了在平穩和非平穩噪聲環境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權系數收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語言程序設計和使用MALTLAB對語音算法進行仿真、并輸入了多種實際環境下的噪音進行濾波仿真并對仿真的結果進行比較和分析。總結出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應濾波器在語音濾波方面的特點 和應用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應濾波器的FPGA設計。 關鍵詞：語音增強，背景噪音，自適應濾波器，LMS，RLS，FPGA
隨著圖像處理技術的不斷發展，圖像處理技術在國民經濟和社會生活的各個方面都得到了廣泛的運用。與此同時，人們對圖像處理的要求也越來越高。傳統的數字圖像處理器件主要有專用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit）和數字信號處理器（Digital Signal Process）。進入20世紀以來，伴隨著半導體技術的發展，現場可編程門陣列FPGA以其應用靈活、集成度高、功能強大、設計周期短、開發成本低的特點，越來越多地被應用在圖像處理領域。大量實踐證明，FPGA的并行處理能力與流水線作業能顯著地提高圖像處理的速度，因此基于FPGA的圖像處理系統有著廣闊的發展前景。 本文研究的是一個在嵌入式視頻監控系統下的圖像預處理子系統。首先實現了一個通用可重復配置的圖像處理算法研究硬件平臺，完成圖像的采集、接收、處理、存儲、輸出等功能。由于FPGA本身具有完全的可重復配置性，所以該架構的硬件平臺可以很方便的升級和重復配置。其次在該平臺上，本文使用Verilog HDL硬件語言在FPGA芯片上實現了多種圖像預處理算法。在實現過程中，為了充分發揮FPGA在并行處理方面的強大功能，本文對算法做了一定的改進，使其盡量能使用并行處理的方式來完成。實驗結果表明，本圖像預處理系統能在毫秒級高速地完成多種圖像算法，完全能夠滿足視頻監控系統50幀/秒的輸出要求。 最后根據視頻監控系統在實際運用中出現的噪聲類型多樣化的情況，我們設計了一種基于反饋理論的圖像處理效果控制模塊。該模塊能通過對處理后圖像峰值信噪比（PSNR）的分析，控制FPGA對下一幅圖像的噪聲采用更有針對性的圖像處理方法。
