基于rls算法的多麥克風(fēng)降噪_課程設(shè)計(jì)任務(wù)書-資料下載頁(yè)
2025-07-01 11:38本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】閱讀參考資料和文獻(xiàn)，明晰算法的計(jì)算過(guò)程，理解RLS算法基本過(guò)程；是，用matlab指令讀取；根據(jù)算法編寫相應(yīng)的matlab程序；用matlab指令回放增強(qiáng)后的語(yǔ)音信號(hào)；分別對(duì)增強(qiáng)前后的語(yǔ)音信號(hào)作頻譜分析。算領(lǐng)域，包括數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)擬合圖形圖像處理、系統(tǒng)模擬仿真功能。
【正文】 諸多平時(shí)學(xué)習(xí)難以理解掌握的較難知識(shí)，學(xué)會(huì)了如何思考的思維方式，找到了設(shè)計(jì)的方向。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(guò)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。盡管課程設(shè)計(jì)是在期末才開(kāi)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(guò)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 。提高自己的基礎(chǔ)理論知識(shí)、基本動(dòng)手能力，提高人才培養(yǎng)的基本素質(zhì)，并幫助我們掌握基本的文獻(xiàn)檢索和文獻(xiàn)閱讀的方法，同時(shí)提高我們正確地撰寫論文的基本能力。 當(dāng)然，經(jīng)過(guò)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。但是通過(guò)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。 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 23 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， 20xx [2] 胡廣書 . 數(shù)字信號(hào)處理 — 理論、算法與實(shí)現(xiàn) . 北京：清華大學(xué)出版社，20xx [3] 何振亞 . 自適應(yīng)信號(hào)處理 . 科學(xué)出版社， 20xx [4] 安穎，侯國(guó)強(qiáng) . 自適應(yīng)濾波算法研究與 DSP 實(shí)現(xiàn) .現(xiàn)代電子技術(shù)， 20xx [5] 王洪元主編 . MATLAB 語(yǔ)言以及在電子信息工程中的應(yīng)用 .清華大學(xué)出版社， 20xx. [6] 鄭寶玉 . 自適應(yīng)濾波器原理 [M]. 北京： 電子工業(yè)出版社 ， 20xx. 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 24 附錄：程序清單 source=wavread(39。39。)。 %讀入 hello_kugou 的 wav 音頻文件 noise = *randn(length(source),1)。 source = source+noise。 wavwrite(noise,22050,39。RLSrefns39。) 。 %輸出模擬噪聲文件 wavwrite(source,22050,39。RLSprimsp39。)。 %輸出模擬主語(yǔ)音信號(hào) primary=wavread(39。RLSprimsp39。) primary=primary39。 fref=wavread(39。39。)。 %讀入?yún)⒖颊Z(yǔ)音信號(hào) fref= fref39。 Worder=32。 %濾波器階數(shù) lambda=1 。 % 設(shè)置遺忘因子 Delta= 。 p=(1/Delta) * eye ( Worder,Worder ) 。 w=zeros(Worder,1)。 output=primary。 %主語(yǔ)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。 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 25 k=(1/lambda)*p*n2。 K=k/(1+n239。*k)。 w = w + K*z。 p0=K*n239。 p = (pp0*p)/lambda。 output(iWorder)=z。 end。 figure。 %作圖 subplot(2,3,1)。plot(primary)。 %畫主麥克風(fēng)語(yǔ)音波形 title(39。primary input39。)。 [y1,fs,bits]=wavread(39。39。)。 y1 Y1=fft(y1)。 subplot(2,3,4)。plot(abs(Y1))。title(39。麥克風(fēng)主語(yǔ)音輸入頻譜 39。)。 subplot(2,3,2)。plot(fref)。 %畫參考麥克風(fēng)語(yǔ)音波形 title(39。fref noise39。)。 [y2,fs,bits]=wavread(39。39。)。 Y2=fft(y2)。subplot(2,3,5)。plot(abs(Y2))。title(39。參考麥克風(fēng)語(yǔ)音輸入頻譜 39。)。 subplot(2,3,3)。 plot(output)。 %畫降噪后的語(yǔ)音波形 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 26 title(39。output39。)。 wavwrite(output,fs,39。lym039。)。 %生成降噪后的語(yǔ)音 [y,fs,bits]=wavread(39。39。)。 Y=fft(y)。 subplot(2,3,6)。plot(abs(Y))。title(39。降噪后語(yǔ)音輸出頻譜 39。)。 sound(y1,fs,bits)。 sound(y2,fs,bits)。 sound(output,fs,bits)。 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 27 本科生課程設(shè)計(jì)成績(jī)?cè)u(píng)定表 姓 名 熊昌青 性 別 男 專業(yè)、班級(jí) 通信 1102 課程設(shè)計(jì)題目： 基于 RLS 算法的多麥克風(fēng)降噪 課程設(shè)計(jì)答辯或質(zhì)疑記錄： 成績(jī)?cè)u(píng)定依據(jù)： 評(píng) 分 項(xiàng) 目 最高分限 實(shí)際得分 設(shè)計(jì)說(shuō)明書（論文）文理通順、書寫工整、圖紙整潔。 20 方案設(shè)計(jì)合理，有一定創(chuàng)新，計(jì)算正確，論證充分。 20 答辯時(shí)態(tài)度謙虛有禮。 10 能夠及時(shí)正確地回答教師所提出的問(wèn)題。 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： 20xx 年 7 月 3 日
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