基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計-預(yù)覽頁
【正文】 S算法步序 RLS算法程序程序設(shè)計在理解RLS算法的基本原理后，我決定自行編寫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。 %濾波器階數(shù)lambda=1 。% 設(shè)置遺忘因子Delta= 。 k=(1/lambda)*p*n2。*k)。 output(iWorder)=z。end。，用waveread指令讀取音頻信號；指令寫為如下：primary = wavread(39。ref = wavread(39。RLS算法的收斂特性較LMS算法優(yōu)越，但相應(yīng)的復(fù)雜度也要高許多，考慮到收斂時間的影響，從起始時間到收斂時間經(jīng)濾波器處理得到到輸出誤差依然很大，故直接將前32項去掉，先通過兩輸入作差得到預(yù)期值，再將所有預(yù)期值與對應(yīng)時刻的實際輸出值作差求平方，將這些平方值相加可以得到一個變量為W的函數(shù)，取W是函數(shù)的值最小。 %濾波器階數(shù)Delta= 。 %主語音輸出loopsize=max(size(primary))。 k=p*n2。 p0=K*n239。，進(jìn)行RLS算法處理，濾除噪聲后，得到語音文件，先由plot指令繪出語音文件波形，再用Y=fft()函數(shù)求出頻譜，由plot指令繪出語音文件頻譜圖，然后通過MATLAB中的sound命令播放語音文件。 %畫出原始語音波形title(39。39。plot(abs(Y1))。%************************************************************************subplot(2,4,2)。)。Y2=fft(y2,4096)。麥克風(fēng)主語音輸入頻譜39。 %畫出噪聲語音波形title(39。39。plot(abs(Y3))。%************************************************************************subplot(2,4,4)。)。 %生成降噪后的語音[y,Fs4,bits4]=wavread(39。subplot(2,4,8)。)。)。 case 4 sound(output,Fs4,bits4)。End5仿真結(jié)果與分析（1）原始語音波形圖51原始語音波形圖（2）原始語音頻譜圖52原始語音頻譜（1）麥克風(fēng)主語音波形圖53增強(qiáng)的語音信號波形圖（2） 麥克風(fēng)主語音頻譜圖54麥克風(fēng)主語音頻譜（1） 噪聲語音波形圖55噪聲語音波形（2） 噪聲語音頻譜圖56噪聲語音頻譜（1）降噪后語音波形圖57降噪后語音波形（2）降噪后語音頻譜圖58降噪后語音頻譜主語音信號為原始語音信號加噪聲信號得到的合成信號，由于噪聲信號波形的幅值相對原始語音信號幅值較小，因此原始語音信號加噪前后的波形差異并不十分明顯，如圖59，但通過對比頻譜還是可以看出原始語音信號加噪前后有所不同，如圖510。圖513原始語音信號與降噪后語音信號波形對比圖514原始語音信號與降噪后語音信號頻譜對比6總結(jié)在課程設(shè)計的過程中，首先查閱資料了解了基于RLS多麥克風(fēng)語音信號降噪的過程以及RLS的原理及實現(xiàn)方法，通過MATLAB編程及仿真，實現(xiàn)了語音信號的降噪，并且從不清楚的語音信號中通過RLS降噪得到了清晰的語音信號，充分體會了基于RLS多麥克風(fēng)語音信號降噪這一技術(shù)的作用。當(dāng)然，經(jīng)過此次RLS算法多麥克風(fēng)語音降噪課程設(shè)計，我也發(fā)現(xiàn)了自己的很多不足。參考文獻(xiàn)[1]陳懷琛.《MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用》. 西安電子科技大學(xué)出版社，2000[2]胡廣書.《數(shù)字信號處理—理論、算法與實現(xiàn)》. 清華大學(xué)出版社，2003[3]何振亞.《自適應(yīng)信號處理》.科學(xué)出版社，2002[4]安穎、侯國強(qiáng).《自適應(yīng)濾波算法研究與DSP實現(xiàn)》.現(xiàn)代電子技術(shù)出版社，2007[5]王洪元主編.《MATLAB語言以及在電子信息工程中的應(yīng)用》.清華大學(xué)出版社，2004[6] [M].北京：電子工業(yè)出版社，2006附錄 源程序clc。noise=*randn(length(source),1)。RLSrefns39。)。 %讀入麥克風(fēng)語音信號primary=primary39。 fref=fref39。 w=zeros(Worder,1)。*(fref(iWorder+1:i))39。*k)。output(iWorder)=z。 %畫出原始語音波形title(39。39。plot(abs(Y1))。%************************************************************************subplot(2,4,2)。)。Y2=fft(y2,4096)。麥克風(fēng)主語音輸入頻譜39。 %畫出噪聲語音波形title(39。39。plot(abs(Y3))。%************************************************************************subplot(2,4,4)。)。 %生成降噪后的語音[y,Fs4,bits4]=wavread(39。subplot(2,4,8)。)。)。 case 4 sound(output,Fs4,bits4)。end本科生綜合訓(xùn)練成績評定表姓 名性 別男專業(yè)、班級 通信1201班綜合訓(xùn)練題目：基于RLS 算法的多麥克風(fēng)降噪綜合訓(xùn)練答辯或質(zhì)疑記錄：成績評定依據(jù)：最終評定成績（以優(yōu)、良、中、及格、不及格評定）指導(dǎo)教師簽字： 年 月 日
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