基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(存儲(chǔ)版)
【正文】 形sound(output,fs,bits)。傅里葉變換，即將滿足一定條件的某個(gè)函數(shù)表示成三角函數(shù)（正弦和/或余弦函數(shù)）或者它們的積分的線性組合。當(dāng)然，經(jīng)過此次RLS算法多麥克風(fēng)語(yǔ)音降噪課程設(shè)計(jì)，我也發(fā)現(xiàn)了自己的很多不足。RLSrefns39。 fref=wavread(39。 w=zeros(Worder,1)。*k)。plot(primary)。subplot(2,3,4)。fref noise39。title(39。wavwrite(output,fs,39。plot(abs(Y))。20方案設(shè)計(jì)合理，有一定創(chuàng)新，計(jì)算正確，論證充分。sound(output,fs,bits)。Y=fft(y)。output39。subplot(2,3,5)。plot(fref)。)。figure。 k=(1/lambda)*p*n2。 % 設(shè)置遺忘因子Delta= 。RLSprimsp39。source = source+noise。盡管課程設(shè)計(jì)是在期末才開始，我們的教材學(xué)習(xí)完畢，掌握許多知識(shí)，但是還有很多地方理解領(lǐng)悟不到位，所以查閱資料使必不可少的，這就養(yǎng)成了我們自己學(xué)習(xí)的方式通過此次學(xué)科課程設(shè)計(jì)，我掌握了自適應(yīng)算法的一些基本知識(shí)，加強(qiáng)了我對(duì)MATLAB軟件的應(yīng)用能力，提高了運(yùn)用RLS算法進(jìn)行濾波器設(shè)計(jì)的基本能力。然后在用wavwrite函數(shù)將加載了噪聲的“hello kugou”。lym039。fref noise39。 %作圖subplot(2,3,1)。 w = w + K*z。output=primary。 fref = fref39。為了加深對(duì)matlab的了解，我們選擇方案一。 z=primary(i)w39。w=zeros(Worder,1)。 算法實(shí)現(xiàn)代碼如下所示：Worder=32。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。 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(yǔ)音信號(hào)和參考麥克風(fēng)錄制的噪聲，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音增強(qiáng)的目標(biāo)，得到清晰的語(yǔ)音信號(hào)。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。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。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。但是近年來人們重新對(duì)它產(chǎn)生了興趣，主要是因?yàn)樗哂惺諗克俣瓤斓膬?yōu)點(diǎn)。 %濾波器階數(shù)lambda=1 。*k)。 end。)。最后求得相關(guān)偏差，反饋給濾波器以矯正輸出，達(dá)到減小誤差的目的。*(fref(iWorder+1:i))39。 output(iWorder)=z。primary input39。plot(output)。 6信號(hào)的獲取本次課程設(shè)計(jì)對(duì)我們自行處理和靈活運(yùn)用的能力提出了很高的要求。在不同的研究領(lǐng)域，傅里葉變換具有多種不同的變體形式，如連續(xù)傅里葉變換和離散傅里葉變換。但是通過自己的動(dòng)手動(dòng)腦，既增加了知識(shí)，又給了我專業(yè)知識(shí)以及專業(yè)技能上的提升，我也會(huì)更加努力，認(rèn)真學(xué)習(xí)，爭(zhēng)取在以后的課程中做得更好。) 。39。output=primary。 w = w + K*z。 %畫主麥克風(fēng)語(yǔ)音波形title(39。plot(abs(Y1))。)。參考麥克風(fēng)語(yǔ)音輸入頻譜39。lym039。title(39。20答辯時(shí)態(tài)度謙虛有禮。sound(y2,fs,bits)。)。 %畫降噪后的語(yǔ)音波形title(39。Y2=fft(y2)。subplot(2,3,2)。39。end。 n2=fref(iWorder+1:i)39。 %濾波器階數(shù)lambda=1 。 %輸出模擬主語(yǔ)音信號(hào)primary=wavread(39。 %讀入hello_kugou的wav音頻文件noise = *randn(length(source),1)。正所謂“實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)”，只有自己動(dòng)手做過了，才能更貼切更深刻的掌握所學(xué)的知識(shí)，使自己進(jìn)一步的提高。我首先使用wavwrite函數(shù)。wavwrite(output,fs,39。 %畫參考麥克風(fēng)語(yǔ)音波形title(39。代碼如下所示：figure。*k)。
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