【正文】 )( nnkk kn ??? ??? ? （ 41） 式中： ),( nk? 是加權(quán)因子，滿足： 1),(0 ?nk? ， n=1,2,...,k， 也稱作遺忘因子。當環(huán)境噪聲不是平穩(wěn)隨機信號時， LMS 算法很難自適應的跟蹤統(tǒng)計特性變化的外界噪聲干擾，因而其收斂效果一般。當噪聲很大時，有用的語音信號會被噪聲所淹沒，這樣會嚴重影響通信。為確保自適應過程的穩(wěn)定性， ? 必須滿足 0 2 / inMP??? ，其中 2[ ( )]inP E X n? 為輸入功率。 其應用還有噪聲中信號的濾波、跟蹤、譜線增強以及預測等。頻譜資源越來越緊張，利LMS 及 RLS 自適應干擾抵消算法的比較 10 用現(xiàn)有頻譜資源進一步擴展容量成為通信發(fā)展的一個重要問題。合成器實際上是一個離散的隨時間變化的時變線性濾波器。消除心電圖中的電源干擾就是它的一個具體應用 。 回波消除（ Echo Cancellation）。它主要包括以下幾個方面的應用： 系統(tǒng)辨識和建模（ System Identification andModeling）。此外，還有附屬 LMS 算法、數(shù)據(jù)塊 LMS 算法等，在此就不一一列舉了。 1977 年， makjoul 提出了格型濾波器，并由此發(fā)展出了 LMS 自適格型濾 波器算法。) y 軸注解 title（ 39。當 m,n,p10時，可以簡化為 subplot(mnp)或者 subplot mnp plot(x,y) 以 x 元素為橫坐標值， y 元 素為縱坐標值繪制曲線 xlabel(39。成為 攻讀學位的本科、碩士、博士生必須掌握的基本技能。 MATLAB 語言的幫助系統(tǒng)也近乎完備，用戶可以方便的查詢到想要的各種信息。 MATLAB 的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達式與數(shù)學、工程中常用的形式十分相似，故用 MATLAB 來解算 問題要比用 C， FORTRAN 等語言完成相同的事情簡捷得多，并且 MATLAB也吸收了像 Maple等軟件的優(yōu)點 ,使 MATLAB成為一個強大的數(shù)學軟件。至 2021 年 6月推出 版， 2021 年 6 月推出 版，繼而推出 版 , 2021 年 7 月 MATLAB7和 被推出，目前的最新版本為 版。主輸入中含有待抵消的加性噪聲，參考輸入對準主輸入中的噪聲 vo。所以探討如何提高收斂速度、增強穩(wěn)定性以滿足信號處理的高效性、實時性，一直是人們研究的重點和熱點 [3]。根據(jù)自適應算法是否與濾波 器輸出有關(guān)，可將其分成開環(huán)算法和閉環(huán)算法兩類。 自適應濾波器的特性變化是由自適應算法通過調(diào)整濾波器系數(shù)來實現(xiàn)的。自適應濾波器實質(zhì)上就是一種能調(diào)節(jié)其自身傳輸特性以達到最優(yōu)的維納濾波器。 第五章仿真分析：對兩種算法進行 MATLAB 仿真，通過仿真結(jié)果進行對比和分析。 第一章緒論：主要介紹了論文所需的有關(guān)背景知識和論文主要研究內(nèi)容的國內(nèi) 外發(fā)展現(xiàn)狀。而針對自適應格型結(jié)構(gòu)采用 FPGA 硬件實現(xiàn)的文獻報導很少，國內(nèi)中國科學技術(shù)大學王顯潔等人通過采用流水線結(jié)構(gòu)和運算單元分時復用，提高了運算速度，能夠滿足實時性預測編碼要求。國內(nèi)有一些關(guān)于自適應算法硬件實現(xiàn)的研究，但基本是針對自適應濾波器中的算法，如南開大學李國峰的博士論文用 VHDL 語言描述了正負數(shù)的運算問題和浮點數(shù)運算問題，完成了基于 FIR 的LMS 自適應濾波器的硬件設(shè)計與邏輯綜合。 用 FPGA 實現(xiàn)自適應濾波器，國外起步比較早，發(fā)展也非常迅速。陸斌等人采用 TMS320C30 數(shù)字信號處理器與 IMSA110專用濾波器并行處理的方法 設(shè)計出了自適應濾波器并應用于直接序列的擴頻接收系統(tǒng) 1221。 DSP 具有的硬件乘法模塊 (MAC)，專用的存儲器以及適用于高速數(shù)據(jù)運行的總線結(jié)構(gòu)，使 DSP器件具有高速的數(shù)據(jù)運算能力。 自適應濾波的基本理論通過幾十年的發(fā)展已日趨成熟，近十幾年來自適應青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 3 濾波器的研究主要針對算法與硬件實現(xiàn)。LMS 算法的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性強，其缺點是收斂速度很慢。尋求收斂速度快、計算復雜性低、數(shù)值穩(wěn)定性好的自適應濾波算法是研究人員不斷努力追求的目標。 LMS 及 RLS 自適應干擾抵消算法的比較 2 1 緒論 自適應噪聲抵消 ( Adaptive Noise Cancelling， ANC) 技術(shù)是自適應信號處理的一個應用分支，其主要 理論和框架由 等在 1975 年提出，經(jīng)過三十多年的豐富和擴充，現(xiàn)在已經(jīng)應用到了很多領(lǐng)域，比如車載免提通話設(shè)備，房間或無線通訊中的回聲抵消 ( AdaptiveEcho Cancelling， AEC) ，在母體上檢測胎兒心音，機載電子干擾機收發(fā)隔離等，都是用自適應干擾抵消的辦法消除混入接收信號中的其他聲音信號。 其中最小均方 (Least Mean Square,LMS)算法和遞歸最小二乘 (Recursive Least Square,RLS)算法就是兩種典型的自適應濾波算法，它們都具有很高的工程應有價值。自適應濾波具有很強的自學習、自跟蹤能力，適用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)隨機信 號的檢測和估計。青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 1 前言 自適應信號處理的理論和技術(shù)經(jīng)過 40 多年的發(fā)展和完善 ,已逐漸成為人們常用的語音去噪技術(shù)。 自適應濾波的原理就是利用前一時刻己獲得的濾波參數(shù)等結(jié)果，自動地調(diào)節(jié)現(xiàn)時刻的濾波參數(shù)，從而達到最優(yōu)化濾波。線性自適應濾波算法的種類很多，有 RLS 自適應濾波算法、LMS 自適應濾波算法、變換域自適應濾波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等 [1]。通過對這兩種典型自適應濾波算法的性能特點進行分析及仿真實現(xiàn)，給出了這兩種算法性能的綜合評價。調(diào)整濾波器參數(shù)的方法就是自適應算法 (Adaptive Algorithm),自適應濾波算法的研究是當今自適應信號處理中最為活躍的研究課題之一。 Widrow 等人提出的最小均方 (Least Mean Square,LMS)算法就是一種以期望響應和濾波器輸出信號之間誤差的均方值最小為原則。但是， RLS 算法的計算復雜度很 高，所需的存儲量極大，不利于適時實現(xiàn)，倘若自相關(guān)矩陣的逆失去了正定特性，這還將引發(fā)算法發(fā)散。DSP 器件采用改進的哈佛結(jié)構(gòu)，具有獨立的程序和數(shù)據(jù)空間，允許同時存取程序和數(shù)據(jù)，內(nèi)置高速的硬件乘法器 (MAC)，增強的多級流水線。遲男等人在 TMS320C32 芯片上擴展 EPROM 和RAM，實現(xiàn)了 30 階 LMS 自適應濾波器，使用的刀 D 轉(zhuǎn)化器件為 AD1674，最高采樣頻率為 l00KHz。在這種需求場合下， DSP 具有不可媲美的性價比。 Dawood FPGA 開發(fā)了自適應 FIR 濾波器并與 DSP 處理器方案進行了比較研究。 上海交通大學范瑜等人介紹了用 VHDL語言實現(xiàn)并行延時 LMS 算法的自適應數(shù)字波束成形器的 FPGA 設(shè)計過程。 論文內(nèi)容安排如下： 前言：簡單介紹了本文研究課題的背景及內(nèi)容。 第四章 RLS 算法分析：本章開始簡單介紹了研究 RLS 算法的背景，然后具體分析了 LMS 算法。 青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 5 2 算法概述及軟件平臺介紹 自適應噪聲抵消系統(tǒng)的核心是自適應濾波器，所謂的自適應濾波，就是利用前一時刻以獲得的濾波器參數(shù)的結(jié)果，自動的調(diào)節(jié)現(xiàn)時刻的濾波器參數(shù)，以適應信號和噪聲未知的或隨時間變化的統(tǒng)計特性，從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波。在這種情況下，必須設(shè)計自適應濾波器，以跟蹤信號和噪聲的變化。不同的自適應濾波器算法，具有不同的收斂速度、穩(wěn)態(tài)失調(diào)和算法復雜度。但其缺點是存在穩(wěn)定性問題以及收斂速度不高。參考輸入端的參考信號為 vi 是一個與有用信號 s 無關(guān)但與 vo 相關(guān)的噪聲信號。 MATLAB相關(guān)技術(shù)介紹 MATLAB簡介 青島科技大學本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 7 MATLAB (Matrix Laboratory)為美國 Mathworks 公司 1983 年首次推出的一套高性能的數(shù)值分析和計算軟件，其功能不斷擴充，版本不斷升級， 1992 年推出劃時代的