基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(已修改)
2025-07-09 18:41 本頁面
【正文】 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書題 目: 基于RLS 算法的多麥克風(fēng)降噪 初始條件：pc機(jī)，要求完成的主要任務(wù):（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??；（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(duì)增強(qiáng)前后的語音信號(hào)作頻譜分析。時(shí)間安排：6月20日到6月27日 理論設(shè)計(jì)與仿真6月28日到7月1日 撰寫報(bào)告7月3日 答辯 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日系主任（或責(zé)任教師）簽名： 年 月 日 目 錄 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書 1摘要 3Abstract 41設(shè)計(jì)任務(wù) 52設(shè)計(jì)要求 63基本原理 7 7 RLS算法基本原理 84方案論證 105功能設(shè)計(jì) 12 12 136信號(hào)的獲取 157調(diào)試程序 16 16 RLS算法的濾波效果： 18 19附：MATLAB軟件輸出窗口如下圖： 228心得體會(huì) 239參考文獻(xiàn) 24附錄：程序清單 25 摘要MATLAB即矩陣實(shí)驗(yàn)室，是一個(gè)可視化的計(jì)算程序，被廣泛的運(yùn)用在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，包括數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)擬合圖形圖像處理、系統(tǒng)模擬仿真功能。除具備卓越的數(shù)值計(jì)算能力用外，它還提供了專業(yè)水平的符號(hào)計(jì)算，文字處理，可視化建模仿真和實(shí)時(shí)控制等功能。自適應(yīng)濾波器是統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的一個(gè)重要組成部分。在實(shí)際應(yīng)用中，由于沒有充足的信息來設(shè)計(jì)固定系數(shù)的數(shù)字濾波器，或者設(shè)計(jì)規(guī)則會(huì)在濾波器正常運(yùn)行時(shí)改變，因此我們需要研究自適應(yīng)濾波器。凡是需要處理未知統(tǒng)計(jì)環(huán)境下運(yùn)算結(jié)果所產(chǎn)生的信號(hào)或需要處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，自適應(yīng)濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠(yuǎn)優(yōu)于用常方法設(shè)計(jì)的固定濾波器。此外，自適應(yīng)濾波器還能提供非自適應(yīng)方法所不可能提供的新的信號(hào)處理能力。本次課程設(shè)計(jì)正是要求使用具有強(qiáng)大運(yùn)算能力的MATLAB軟件，運(yùn)用自適應(yīng)濾波中的RLS算法實(shí)現(xiàn)麥克風(fēng)降噪。旨在培養(yǎng)我們使用計(jì)算機(jī)處理龐大的數(shù)據(jù)的能力和熟悉MATLAB在信息技術(shù)中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：MATLAB，自適應(yīng)濾波，RLS算法，麥克風(fēng)降噪 AbstractMATLAB namely Matrix Laboratory, is a visual calculation procedure is widely used in the field of scientific puting, including numerical putation, data fitting, graphics, image processing, system simulation. Has proven the value of puting power, it also provides a professional level of symbolic putation, word processing, visual modeling and simulation and realtime control functions.The adaptive filter is an important part of statistical signal processing. In practical applications, does not have sufficient information to design a fixedcoefficient digital filter design rules in the normal operation of the filter change, so we need to study the adaptive filter. Those who need to deal with the signals generated by the result of the operation environment of unknown statistics or need to deal with nonstationary signals, the adaptive filter can provide an attractive solution, and its performance is usually far superior to the fixed filter design using the regular method
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