基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計(jì)任務(wù)書-文庫吧
2025-06-12 18:41 本頁面
【正文】 . In addition, the adaptive filter can also provide nonadaptive methods can not provide a new signal processing capabilities.This course design is to use the powerful puting power of MATLAB software, the use of the RLS adaptive filtering algorithm microphone noise reduction. Aims to develop the way we use puters to handle large data, familiarity with MATLAB count information.Keywords: MATLAB, adaptive filter, RLS algorithm, microphone noise reduction 1設(shè)計(jì)任務(wù) 給定主麥克風(fēng)錄制的受噪聲污染的語音信號(hào)和參考麥克風(fēng)錄制的噪聲，實(shí)現(xiàn)語音增強(qiáng)的目標(biāo)，得到清晰的語音信號(hào)。 2設(shè)計(jì)要求（1）閱讀參考資料和文獻(xiàn)，明晰算法的計(jì)算過程，理解RLS算法基本過程；（2），用matlab指令讀取；（3）根據(jù)算法編寫相應(yīng)的MATLAB程序；（4）算法仿真收斂以后，得到增強(qiáng)的語音信號(hào)；（5）用matlab指令回放增強(qiáng)后的語音信號(hào)；（6）分別對增強(qiáng)前后的語音信號(hào)作頻譜分析。 3基本原理 如圖所示的是自適應(yīng)干擾抵消器的基本結(jié)構(gòu)，它有著很廣泛的應(yīng)用。期望響應(yīng)是信號(hào)和噪聲之和，即，自適應(yīng)處理器的輸入是與相關(guān)的另一個(gè)噪聲。當(dāng)與不相關(guān)時(shí)，自適應(yīng)處理器將調(diào)整自己的參數(shù)，以力圖使成為的最佳估計(jì)。這樣，將逼近信號(hào)，且其均方值為最小。噪聲就得到了一定程度的抵消 + i 自適應(yīng)處理器 圖31自適應(yīng)干擾抵消原理圖 RLS算法基本原理RLS算法是FIR維納濾波器的一種遞歸算法，它是嚴(yán)格以最小二乘方準(zhǔn)則為依據(jù)的算法。FIR自適應(yīng)濾波器除了LMS算法外，還有另一種算法，即自適應(yīng)的遞歸最小二乘方（RLS）算法。這種算法實(shí)際上是FIR維納濾波器的一種時(shí)間遞歸算法，它是嚴(yán)格以最小二乘方準(zhǔn)則為依據(jù)的算法。它的主要優(yōu)點(diǎn)是收斂速度快，因此，首先在快速信道均衡，實(shí)時(shí)系統(tǒng)辨識(shí)和時(shí)間序列分析中得到廣泛應(yīng)用。其主要缺點(diǎn)是每次迭代計(jì)算量很大(對于階橫向?yàn)V波器，計(jì)算量數(shù)量級(jí)為），因此，在信號(hào)處理中它的應(yīng)用曾一度收到限制。但是近年來人們重新對它產(chǎn)生了興趣，主要是因?yàn)樗哂惺諗克俣瓤斓膬?yōu)點(diǎn)。在生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，這種算法的自適應(yīng)濾波器很容易在小型計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。RLS算法的關(guān)鍵是用二乘方的時(shí)間平均的最小化準(zhǔn)則取代最小均方準(zhǔn)則，并按時(shí)間迭代計(jì)算。具體來說，是要對初始時(shí)刻到當(dāng)前時(shí)刻所有誤差的平方進(jìn)行平均并使其最小化，在按照這一準(zhǔn)則確定FIR濾波器的權(quán)系數(shù)矢量，即所依據(jù)的準(zhǔn)則是 （1）其中 式中，是期望響應(yīng)，是L階FIR濾波器的輸出相應(yīng)，即 （2） RLS的算法所采用的是最小二乘準(zhǔn)則，其代價(jià)函數(shù)為： （3） 式中稱為遺忘因子，且有01。RLS算法的權(quán)向量的迭代公式為=1+gnen （4）式中，gn為： （5）其中，是Rn均衡器輸入矢量的自相關(guān)矩陣4方案論證方案一：理解RLS算法的基本原理，自行編寫RLS算法程序塊，RLS算法可以理解為將輸出反饋給濾波器來調(diào)整相關(guān)參數(shù)，達(dá)到校正誤差的目的。算法實(shí)現(xiàn)代碼如下所示：Worder=32。 %濾波器階數(shù)lambda=1 。1
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