基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計(jì)任務(wù)書-免費(fèi)閱讀
【正文】 本科生課程設(shè)計(jì)成績評定表姓 名熊昌青性 別男專業(yè)、班級通信1102課程設(shè)計(jì)題目：基于RLS 算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計(jì)答辯或質(zhì)疑記錄：成績評定依據(jù)：評 分 項(xiàng) 目最高分限實(shí)際得分設(shè)計(jì)說明書（論文）文理通順、書寫工整、圖紙整潔。subplot(2,3,6)。)。plot(abs(Y2))。 %畫參考麥克風(fēng)語音波形title(39。y1Y1=fft(y1)。 %作圖subplot(2,3,1)。 K=k/(1+n239。 p=(1/Delta) * eye ( Worder,Worder ) 。)primary=primary39。wavwrite(noise,22050,39。提高自己的基礎(chǔ)理論知識、基本動手能力，提高人才培養(yǎng)的基本素質(zhì)，并幫助我們掌握基本的文獻(xiàn)檢索和文獻(xiàn)閱讀的方法，同時(shí)提高我們正確地撰寫論文的基本能力。 7調(diào)試程序（1）：圖71麥克風(fēng)主噪音波形圖（2） 信號波形如下：圖72參考噪音波形圖 RLS算法的濾波效果：算法仿真收斂以后，得到增強(qiáng)的語音信號圖73增強(qiáng)的語音信號波形圖對于時(shí)域信號，我們往往難以找出其中蘊(yùn)含的規(guī)律，僅從時(shí)域角度完成特征信號的提取、噪聲信號的濾除和信號的分割不僅十分困難，有時(shí)甚至根本無法實(shí)現(xiàn)，這時(shí)如果從頻域角度來看，問題就變得簡單許多，首先將時(shí)域信號經(jīng)傅里葉變換得到對應(yīng)頻域信號。)。)。plot(primary)。 p0=K*n239。 %主語音輸出loopsize=max(size(primary))。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(shí)間的影響，從起始時(shí)間到收斂時(shí)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(xiàng)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(shí)刻的實(shí)際輸出值作差求平方，將這些平方值相加可以得到一個(gè)變量為W的函數(shù)，取W是函數(shù)的值最小。5功能設(shè)計(jì)，用waveread指令讀取音頻信號；指令寫為如下：primary = wavread(39。 p0=K*n239。*(fref(iWorder+1:i))39。 %主語音輸出loopsize=max(size(primary))。 output=primary。p=(1/Delta) * eye ( Worder,Worder ) 。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)辨識和時(shí)間序列分析中得到廣泛應(yīng)用。 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?。唬?）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；（5）用matlab指令回放增強(qiáng)后的語音信號；（6）分別對增強(qiáng)前后的語音信號作頻譜分析。自適應(yīng)濾波器是統(tǒng)計(jì)信號處理的一個(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。 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。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)量級為），因此，在信號處理中它的應(yīng)用曾一度收到限制。 K=k/(1+n239。 disp(i)。39。另外，顯然距離n最近的量與Y（n）最接近，引入遺忘因子使得從n1到0，相關(guān)程度逐漸減小。 for i=1+Worder:loopsize %寫RLS算法公式 z=primary(i)w39。 p = (pp0*p)。 %畫主麥克風(fēng)語音波形title(39。subplot(2,3,3)。 %生成降噪后的語音波
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