基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(更新版)
【正文】 a) * eye ( Worder,Worder ) 。39。 直接調(diào)用庫的RLS算法函數(shù)的設(shè)計(jì)方法比較簡(jiǎn)單，直接用Hadapt函數(shù)調(diào)用RLS數(shù)字濾波器就可以濾波輸出。 w = w + K*z。%寫RLS算法公式for i=1+Worder:loopsize 具體來說，是要對(duì)初始時(shí)刻到當(dāng)前時(shí)刻所有誤差的平方進(jìn)行平均并使其最小化，在按照這一準(zhǔn)則確定FIR濾波器的權(quán)系數(shù)矢量，即所依據(jù)的準(zhǔn)則是 （1）其中 式中，是期望響應(yīng)，是L階FIR濾波器的輸出相應(yīng)，即 （2） RLS的算法所采用的是最小二乘準(zhǔn)則，其代價(jià)函數(shù)為： （3） 式中稱為遺忘因子，且有01。噪聲就得到了一定程度的抵消 + i 自適應(yīng)處理器 圖31自適應(yīng)干擾抵消原理圖 RLS算法基本原理RLS算法是FIR維納濾波器的一種遞歸算法，它是嚴(yán)格以最小二乘方準(zhǔn)則為依據(jù)的算法。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。《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。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。這樣，將逼近信號(hào)，且其均方值為最小。RLS算法的關(guān)鍵是用二乘方的時(shí)間平均的最小化準(zhǔn)則取代最小均方準(zhǔn)則，并按時(shí)間迭代計(jì)算。該方案運(yùn)用現(xiàn)成的RLS算法函數(shù)，操作簡(jiǎn)單，易實(shí)現(xiàn)，但不能深入了解RLS算法的根本原理，不利于RLS算法的掌握。ref = wavread(39。 %濾波器階數(shù)Delta= 。 k=p*n2。end。subplot(2,3,2)。output39。然而直接去購買一個(gè)專用的麥克風(fēng)又不劃算，最后在我確定了獲取被噪聲污染的信號(hào)和噪聲信號(hào)的方法：本次設(shè)計(jì)我算選用的噪聲信號(hào)由MATLAB中隨機(jī)函數(shù)randn產(chǎn)生的聲音信號(hào)來模擬的，而語音信號(hào)則用酷狗音樂盒登錄“hello kugou（）”和randn函數(shù)產(chǎn)生的噪聲混合的聲音信號(hào)來模擬。 （1）： 頻譜圖如下：圖74麥克風(fēng)主語音輸入頻譜（2） 信號(hào)進(jìn)行頻譜分析： 頻譜圖如下：圖75參考麥克風(fēng)語音輸入頻譜（3） 頻譜圖如下：圖76降噪后語音輸出頻譜圖附：MATLAB軟件輸出窗口如下圖：8心得體會(huì)這次的課程設(shè)計(jì)結(jié)束了，雖然開始的時(shí)候不知道從何入手，該怎么樣達(dá)到要求，完成設(shè)計(jì)，但是經(jīng)過一步步的摸索和總結(jié)，最后總算完成了這次任務(wù)。39。RLSprimsp39。 %讀入?yún)⒖颊Z音信號(hào)fref= fref39。 for i=1+Worder:loopsize %寫RLS算法公式 z=primary(i)w39。 p = (pp0*p)/lambda。)。麥克風(fēng)主語音輸入頻譜39。39。subplot(2,3,3)。 %生成降噪后的語音[y,fs,bits]=wavread(39。)。40仿真設(shè)計(jì)及其運(yùn)行情況10最終評(píng)定成績(jī)（以優(yōu)、良、中、及格、不及格評(píng)定）指導(dǎo)教師簽字： 2013年 7月 3日 27
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