【正文】 )。subplot(2,3,3)。麥克風(fēng)主語音輸入頻譜39。 p = (pp0*p)/lambda。 %讀入?yún)⒖颊Z音信號fref= fref39。39。然而直接去購買一個專用的麥克風(fēng)又不劃算，最后在我確定了獲取被噪聲污染的信號和噪聲信號的方法：本次設(shè)計我算選用的噪聲信號由MATLAB中隨機(jī)函數(shù)randn產(chǎn)生的聲音信號來模擬的，而語音信號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來模擬。subplot(2,3,2)。 k=p*n2。ref = wavread(39。這樣，將逼近信號，且其均方值為最小?！缎畔⑻幚碚n群綜合訓(xùn)練與設(shè)計》課程設(shè)計任務(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；（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。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。 39。 K=k/(1+n239。plot(fref)。這樣，噪聲信號就和語音信號中噪聲有很大相似度。)。Worder=32。 output(iWorder)=z。)。plot(output)。sound(y1,fs,bits)。降噪后語音輸出頻譜39。)。title(39。 p0=K*n239。)。 9參考文獻(xiàn) [1] 陳懷琛. MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用 . 西安：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) . 北京：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)，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] 鄭寶玉. 自適應(yīng)濾波器原理[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2006. 附錄：程序清單source=wavread(39。因為我自己耳機(jī)的麥克風(fēng)在windows8音頻驅(qū)動下，輸入增益太小，根本無法使用。)。 n2=fref(iWorder+1:i)39。 primary = primary39。p = (pp0*p)/lambda。 n2=fref(iWorder+1:i)39。當(dāng)與不相關(guān)時，自適應(yīng)處理器將調(diào)整自己的參數(shù)，以力圖使成為的最佳估計。時間安排：6月20日到6月27日 理論設(shè)計與仿真6月28日到7月1日 撰寫報告7月3日 答辯 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日系主任（或責(zé)任教師）簽名： 年 月 日 目 錄 課程設(shè)計任務(wù)書 1摘要 3Abstract 41設(shè)計任務(wù) 52設(shè)計要求 63基本原理 7 7 RLS算法基本原理 84方案論證 105功能設(shè)計 12 12 136信號的獲取 157調(diào)試程序 16 16 RLS算法的濾波效果： 18 19附：MATLAB軟件輸出窗口如下圖： 228心得體會 239參考文獻(xiàn) 24附錄：程序清單 25 摘要MATLAB即矩