基于rls算法的多麥克風降噪matlab實現(xiàn)課程設計(編輯修改稿)
2025-07-24 19:38 本頁面
【文章內容簡介】 ②將①代入式②中，展開得：式中，M≤N。簡短的表示濾波器的代價函數(shù)，將上式有關項定義為以下參數(shù)：（1）確定性相關函數(shù)表示輸入信號在抽頭k與抽頭m之間兩信號的相關性， （2）確定性互相關函數(shù)表示期望響應與在抽頭k輸入型號之間的互相關性： （3）期望響應序列的能量為： 將上述定義的三個參數(shù)代入式③中，得： ④為了估算濾波器的最佳濾波系數(shù)，把式④對濾波系數(shù)（權系數(shù)）微分一次，并令其導數(shù)等于0： ⑤得： ⑥這是最小二乘法自適應濾波的正則方程。RLS遞推計算公式為：式中為增益矢量，它等于相關矩陣的逆矩陣與延遲線抽頭輸入陣的乘積。是真正的估計誤差，它等于：自適應遞歸最小二乘算法的信號流程圖如圖3： 圖32 RLS算法信號流程圖RLS算法的計算步序如圖4：圖33 RLS算法步序 RLS算法程序程序設計在理解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整相關參數(shù)，達到校正誤差的目的。算法實現(xiàn)模塊代碼如下所示：Worder=32。 %濾波器階數(shù)lambda=1 。 % 設置遺忘因子Delta= 。 p=(1/Delta) * eye ( Worder,Worder ) 。w=zeros(Worder,1)。output=primary。 %主語音輸出loopsize=max(size(primary))。 for i=1+Worder:loopsize %寫RLS算法公式 z=primary(i)w39。*(fref(iWorder+1:i))39。 n2=fref(iWorder+1:i)39。 k=(1/lambda)*p*n2。 K=k/(1+n239。*k)。 w = w + K*z。 p0=K*n239。 p= (pp0*p)/lambda。 output(iWorder)=z。 disp(i)。end。 4 RLS算法自適應濾波方案實現(xiàn)與仿真本次課程設計對我們自行處理和靈活運用的能力提出了很高的要求。首先，老師沒有給我們提供設計中所需要用到的語音信號；其次，怎樣錄制噪聲和被噪聲污染的語音信號也是一個很現(xiàn)實的問題。最開始我選擇自己錄制語音信號以及噪音信號，我打算選用的噪聲信號是風扇轉動時所發(fā)出的聲音信號，而語音信號怎是自己用windows自帶的錄音設備錄下的聲音信號。由于這些信號特別容易受到外界環(huán)境的影響，最后可能影響主語音信號的去噪提取，最后在老師的指導下，然后用randn(length(source),1)函數(shù)將其打亂作為噪聲。，，用waveread指令讀取音頻信號；指令寫為如下：primary = wavread(39。39。)。 primary = primary39。ref = wavread(39。39。)。 fref = fref39。RLS算法的收斂特性較LMS算法優(yōu)越，但相應的復雜度也要高許多，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期值，再將所有預期值與對應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。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，相關程度逐漸減小。最后求得相關偏差，反饋給濾波器以矯正輸出，達到減小誤差的目的。% 初始化Worder=32。 %濾波器階數(shù)Delta= 。 p=(1/Delta) * eye ( Worder,Worder ) 。 w=zeros(Worder,1)。output=primary。 %主語音輸出loopsize=max(size(primary))。 for i=1+Worder:loopsize %寫RLS算法公式 z=primary(i)w39。*(fref(iWorder+1:i))39。 n2=fref(iWorder+1:i)39。 k=p*n2。 K=k/(1+n239。*k)。 w = w + K*z。 p0=K*n239。 p = (pp0*p)。 output(iWorder)=z。 disp(i)。end。，進行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。代碼如下所示：figure。 %作圖subplot(2,3,1)。plot(primary)。 %畫出麥克風主語音波形title(39。primary input39。)。[y1,Fs1,bits1]=wavread(39。39。)。Y1=fft(y1,4096)。subplot(2,3,4)。plot(abs(Y1))。 %畫出麥克風主語音頻
語文相關推薦
鄂ICP備17016276號-1