【正文】 )。x(4)=v(2)^2。x(5)=v(2)*v(1)。x(7)=v(1)^2。 otherwise r(n)=*v(n)+*v(n1)+*v(n2)+*v(n)^2+*v(n1)^2+*v(n2)^2+*v(n)*v(n1)+*v(n1)*v(n2)+*v(n)*v(n2)。 %產(chǎn)生非線性噪聲r x=[v(n)。v(n1)。v(n2)。v(n)^2。v(n)*v(n1)。v(n)*v(n2)。v(n1)^2。v(n1)*v(n2)。v(n2)^2]。 %產(chǎn)生濾波器輸入信號x end d(n)=s(n)+r(n)。 %產(chǎn)生期望信號d y(n)=w39。*x。 e(n)=d(n)y(n)。 f(n)=s(n)e(n)。 w=w+2*u*e(n)*x。end 基于VRLS自適應(yīng)濾波器的噪聲抵消器程序clear all。v=randn(1,5000)。 v=v/std(v)。 v=vmean(v)。 %產(chǎn)生均值0方差1的噪聲源vk=0:5000。s=sin(pi/50*k)。 %產(chǎn)生單位振幅的信號源sr=zeros(1,5000)。 %r:通過主通道的噪聲x=zeros(9,1)。 %x:濾波器的輸入噪聲d=zeros(1,5000)。 %d:期望信號y=zeros(1,5000)。 %y:濾波器輸出信號e=zeros(1,5000)。 %e:瞬時誤差f=zeros(1,5000)。 %f:輸出結(jié)果與信號源的相對誤差c=eye(9)。 %c:逆相關(guān)矩陣c=*c。w=zeros(9,1)。 %w:濾波器權(quán)向量for n=1:5000 switch n case 1 r(1)=*v(n)+*v(n)^2。 x(1)=v(1)。x(4)=v(1)^2。 case 2 r(2)=*v(n)+*v(n1)+*v(n)^2+*v(n1)^2+*v(n)*v(n1)。 x(1)=v(2)。x(2)=v(1)。x(4)=v(2)^2。x(5)=v(2)*v(1)。x(7)=v(1)^2。 otherwise r(n)=*v(n)+*v(n1)+*v(n2)+*v(n)^2+*v(n1)^2+*v(n2)^2+*v(n)*v(n1)+*v(n1)*v(n2)+*v(n)*v(n2)。 %產(chǎn)生通過主通道的噪聲r x=[v(n)。v(n1)。v(n2)。v(n)^2。v(n)*v(n1)。v(n)*v(n2)。v(n1)^2。v(n1)*v(n2)。v(n2)^2]。 %產(chǎn)生濾波器輸入信號x end d(n)=s(n)+r(n)。 %產(chǎn)生期望信號d if n~=1 g=(^1)*c*x/(1+(^1)*x39。*c*x)。 c=(^1)*c(^1)*g*x39。*c。 w=w+g*(d(n)x39。*w)。 end y(n)=w39。*x。 e(n)=d(n)y(n)。 f(n)=s(n)e(n)。end參考文獻(xiàn)〔1〕趙春暉，張朝柱，王立國，崔穎..：北京理工大學(xué)出版社，〔2〕佟斌, 趙春暉. 基于 Volterra 級數(shù)模型的自適應(yīng)非線性濾波器及其應(yīng)用研究 [D][D]. 哈爾濱工程大學(xué), 2004.〔3〕王海峰, 陳偉, 黃秋元. 基于 LMS 算法自適應(yīng)噪聲抵消器的分析研究[J]. 計算機(jī)與數(shù)字工程, 2009, 37(3): 8587.〔4〕張秀梅. Volterra 濾波器的自適應(yīng)算法研究 [D][D]. 杭州電子科技大學(xué), 2009.〔5〕羅永健, 吳銀勝, 孫俊. 一種改進(jìn)的自適應(yīng) Volterra 濾波器[J]. 數(shù)據(jù)采集與處理, 2009 (5): 676679.〔6〕張秀梅, 趙知勁, 尚俊娜. 一種改進(jìn)的 Volterra 自適應(yīng)噪聲對消器[J]. 電聲技術(shù), 2010 (2): 7781.〔7〕鄭曉華. 自適應(yīng) Volterra 濾波器算法研究[D]. 杭州電子科技大學(xué), 2011.〔8〕趙知勁, 嚴(yán)平平, 徐春云. 二階 Volterra 變數(shù)據(jù)塊長 LMS 算法[J]. 信號處理, 2011, 27(9): 14501454.　　〔9〕嚴(yán)平平. Volterra 自適應(yīng)濾波算法及其應(yīng)用[D]. 杭州電子科技大學(xué), 2012.〔10〕Koh T, Powers E J. Secondorder Volterra filtering and its application to nonlinear system identification[J]. Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on, 1985, 33(6): 14451455.〔11〕Stenger A, Trautmann L, Rabenstein R. Nonlinear acoustic echo cancellation with 2nd order adaptive Volterra filters[C]//Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1999. Proceedings., 1999 IEEE International Conference on. IEEE, 1999, 2: 877880.〔12〕Zhou D, DeBrunner V, Zhai Y, et al. Efficient adaptive nonlinear echo cancellation, using subband implementation of the adaptive volterra filter[C]//Acoustics, Speech and Signal Processing, 2006. ICASSP 2006 Proceedings. 2006 IEEE International Conference on. IEEE, 2006, 5: VV.〔13〕AzpicuetaRuiz L, Zeller M, Figueiras A, et al. Enhanced adaptive Volterra filtering by automatic attenuation of memory regions and its application to acoustic echo cancellation[J]. 2012.致謝在本次畢業(yè)設(shè)計過程中，我首先要感謝指導(dǎo)老師趙雪琴老師，趙老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度態(tài)度，耐心的教學(xué)精神，精益求精的工作作風(fēng)深深地打動和激勵著我，使我在面對困難時不斷糾正自己的思路，為我引導(dǎo)了前進(jìn)的方向，讓我不斷審視設(shè)計中的不足之處，并督促我及時整理文檔規(guī)范，對我在學(xué)習(xí)過程中遇到的問題給予耐心解答，對我能夠順利完成本次畢業(yè)設(shè)計起到了關(guān)鍵作用，并為我打開了學(xué)術(shù)研究的大門。我還要感謝在我設(shè)計過程中幫助過我的同學(xué)們，在你們的耐心幫助下，我才能夠克服設(shè)計中的難題，才能更加全面、深刻的理解本設(shè)計所涉及的學(xué)術(shù)與技術(shù)內(nèi)容，你們嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真的治學(xué)態(tài)度激勵著我不斷前進(jìn)。我還要感謝父母以及給予我?guī)椭c支持的老師和同學(xué)們，是你們教給我做人的道理，教會我各種知識，讓我能夠不斷的完善自己，更好地面對自己接下來的人生道路。最后，我要感謝我的母校，感謝你為我提供優(yōu)越的學(xué)習(xí)氛圍與治學(xué)環(huán)境，你用海納百川取則行遠(yuǎn)的精神感染著我。我會更加努力，為母校爭