RLS算法自适应噪声抵消系统

回声消除几种常用的算法比较（1）LMS与RLS自适应滤波算法性能比较最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。

计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。

检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS 算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

基于自适应噪声抵消系统，对比研究了两类自适应滤波算法在噪声抵消应用中的滤波性能。

计算机仿真实验结果表明，两种算法都能从高背景噪声中提取有用信号。

相比之下，RLS算法具有比LMS好得多的启动速度和收敛速度，对非平稳信号适应性强，其滤波性能明显好于LMS算法，但其计算复杂度高，不便于实时处理。

而LMS算法相对存在收敛速度不够快和抵抗突出值干扰能力不够强。

值得深入研究的是降低RLS算法的计算复杂度，进一步提高LMS算法的收敛速度并减少其残余(失调)误差。

(2)LMS与NLMS的比较通过理论分析和实验对比得出NLMS算法的复杂度最小且鲁棒性最好，但是遇到相关信号时，收敛速率最慢。

在实际应用中，NLMS算法便可以基本满足要求，但是NLMS算法步长选择一种收敛速度和收敛精度的折衷。

(3) NLMS算法与NBLMS算法的比较由于回声消除的效果除了与算法有关外，还与滤波器系数的个数、采样率、削波处理、近端语音信号检测等因素相关，因此对两个算法进行比较时，这些因素都取相同值．两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较见表1．由此可见：两种算法在性能上的差异与滤波器系数的个数N 和滤波器系数块大小M有关．上述的几种算法各有特点。

(1)RLS算法即使是在输入信号相关矩阵的特征值扩展比较大的情况都能实现快速收敛，且对输入参考信号特征值散布不敏感，但其实现都以增加计算复杂度和稳定性问题为代价，而这些问题对于基于LMS准则的算法来说却并不重要，因此实际应用中很少采用。

RLS和LMS自适应算法分析RLS（Recursive Least Squares）自适应算法和LMS（Least Mean Squares）自适应算法是常见的自适应滤波算法，在信号处理、通信系统等领域有广泛应用。

本文将对这两种算法进行详细分析比较，并对它们的优缺点进行评价。

首先，我们先介绍一下这两种算法的基本原理。

RLS算法是一种递归估计算法，通过估计系统的权值并逐步修正的方式逼近期望响应。

根据最小二乘估计准则，RLS算法通过最小化滤波器输出与期望响应之间的均方误差来更新权值。

该算法以过去的输入和期望响应作为参考，通过不断修正权值，逼近最佳解。

常用的RLS算法有全选信号算法、选择性部分信号退化算法等。

LMS算法则是一种基于梯度下降的迭代算法，通过不断修正权值，使得滤波器输出的均方误差逐渐减小。

该算法的优势在于计算简单、适合实时应用。

LMS算法通过使用当前输入和期望响应对滤波器权值进行更新，更新步长由算法的学习速率参数确定，步长过大会导致算法发散，步长过小会降低收敛速度。

接下来，我们以几方面来分析比较这两种算法。

1.性能比较：在滤波效果方面，RLS算法由于基于历史输入和期望响应进行计算，能够更好地估计权值，提高滤波性能。

而LMS算法则在计算简单、实现容易的基础上，性能相对较差。

在噪声较大的环境下，RLS算法的性能相对更为优秀。

2.计算复杂度：RLS算法需要存储历史输入和期望响应，并进行矩阵运算，因此计算复杂度较高。

而LMS算法只需要存储当前输入和期望响应，并进行简单的乘法和加法运算，计算复杂度较低。

在资源受限的环境下，LMS算法更加适用。

3.收敛速度：RLS算法在每次迭代时都通过递归方式重新计算权值，因此收敛速度较快。

而LMS算法只通过当前输入和期望响应更新权值，因此收敛速度较慢。

在需要快速适应的应用场景下，RLS算法更为适合。

4.算法稳定性：由于RLS算法需要存储历史输入和期望响应，内存消耗较大。

应用于有源消声的间歇自适应RLS算法
陈克安;马远良
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】1995(23)7
【摘要】自适应有源消声最常用的算法是滤波－ＸＬＭＳ（ＦＬＭＳ）算法，虽
然ＦＬＭＳ算法运算量小，实现简便，但该算法收敛速度慢，宽带消声效果差。

针对ＦＬＭＳ算法的不足，利用误差通道时延特性，本文提出间歇自适应ＲＬＳ算法。

该算法兼有收敛速度快，宽带消声效果好，以及运算量相对较小的优点。

【总页数】1页(P83)
【作者】陈克安;马远良
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TB535.2
【相关文献】
1.间歇自适应RLS算法 [J], 陈克安;马远良
2.自适应空间有源消声最佳消声效果的实现 [J], 王冲;戴扬
3.改善宽带有源消声系统性能的间歇自适应IRLS算法 [J], 陈克安;马远良
4.与阻性消声器结合的自适应管道有源消声器 [J], 李毅民
5.基于RLS算法的有源滤波器自适应基波检测方法(英文) [J], 姜孝华;金济;Ale Emedi
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前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。

我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。

另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。

自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。

自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。

自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。

其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。

线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。

其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。

本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。

我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。

通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。

1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。

自适应噪声抵消技术的研究一、概述自适应噪声抵消技术是一种重要的信号处理技术，旨在从含噪信号中提取出有用的信息。

在现代通信、音频处理、语音识别等领域中，噪声往往是一个不可避免的问题，它可能来自于外部环境、设备本身的干扰或传输过程中的失真等。

研究并应用自适应噪声抵消技术，对于提高信号质量、增强系统性能具有重要意义。

自适应噪声抵消技术的基本原理是，利用噪声信号与有用信号之间的统计特性差异，通过设计合适的滤波器或算法，实时调整滤波器的参数，使得滤波器输出的噪声信号与原始噪声信号相抵消，从而得到较为纯净的有用信号。

这一过程中，滤波器的参数调整是自适应的，即根据输入信号的变化而自动调整，以实现最佳的噪声抵消效果。

随着数字信号处理技术的发展，自适应噪声抵消技术得到了广泛的研究和应用。

已有多种算法被提出并应用于不同领域的噪声抵消任务中，如最小均方误差算法、归一化最小均方误差算法、递归最小二乘算法等。

这些算法各具特点，适用于不同的应用场景和噪声类型。

自适应噪声抵消技术仍面临一些挑战和问题。

当噪声信号与有用信号在统计特性上较为接近时，滤波器的设计将变得更为复杂；在实际应用中，还需要考虑实时性、计算复杂度以及硬件实现等因素。

未来的研究方向之一是如何进一步提高自适应噪声抵消技术的性能，同时降低其实现的复杂度和成本。

自适应噪声抵消技术是一种具有广泛应用前景的信号处理技术。

通过深入研究其基本原理、算法实现以及应用挑战，有望为现代通信、音频处理等领域提供更加高效、可靠的噪声抵消解决方案。

1. 背景介绍：阐述噪声抵消技术在现代通信、音频处理等领域的重要性和应用广泛性。

在现代通信和音频处理领域，噪声抵消技术的重要性日益凸显，其应用广泛性也随之扩展。

随着科技的快速发展，通信设备和音频系统的使用越来越广泛，噪声干扰问题也愈发严重。

无论是移动通信、语音识别，还是音频录制、音乐播放，噪声都可能对信号质量产生严重影响，甚至导致信息丢失或误判。

RLS算法自适应去噪一，引言：我们组研究的题目是《RLS均衡算法及应用》，主要是其在自适应噪声消除中的应用。

在目前的移动通信领域中，克服多径干扰，提高通信质量是一个非常重要的问题，特别是当信道特性不固定时，这个问题就尤为突出，而自适应滤波器的出现，则完美的解决了这个问题。

其核心便是自适应算法，RLS算法便是其中的一种。

我们组主要了解了下RLS算法的基本原理，以及用程序实现了用RLS算法自适应消除语音信号中的噪声。

我们知道语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声. 自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。

本文正是想通过这一与我们生活相关的问题，对简单的语音噪声进行消除，更加深刻地了解RLS算法。

二，算法原理：RLS算法即递规最小二乘算法，对于如下图所示的自适应横向滤波器：RLS算法的基本思想是：给定n-1次迭代滤波器抽头权向量最小二乘估计，依据新到达的数据计算n次迭代权向量的最新估计。

递规最小二乘算法利用二乘方的平均最小化准则，即使得误差的平方和最小。

依这一准则我们可以得出方程组：11(1)()()1(1)()H P n U n k n U P n U n λλ---=+- (1)11()(1)()()(1)HP n P n K n U n P n λλ--=--- (2)*()(1)[()()(1)]Hw n w n k d n U n w n =-+--*(1)()()w n K n n ξ=-+ (3)*()()(1)H n d n U w n ξ=--()(1)()H d n W n U n =-- (4)（1），（2），（3），（4）式即组成了RLS 算法。

（4）式描叙了该算法的滤波过程，据次激励横向滤波器以计算先验估计误差()n ξ。

（3）式描述了该算法的自适应过程，据次可通过在其过去的基础上增加一个量来递推抽头权向量，该量等于先验估计误差()n ξ复共轭与时变增益向量k （n ）的乘积。

LMS及RLS自适应干扰抵消算法的比较LMS（Least Mean Square）和RLS（Recursive Least Squares）是两种常用的自适应滤波算法，用于干扰抵消。

它们在不同场景下有着不同的特点和适用性。

LMS算法是一种迭代算法，通过不断调整滤波器的权值来最小化误差信号的均方差。

它的优点是实现简单，计算量较小，适用于大多数实时应用。

它采用梯度下降法来更新权值，根据误差信号和输入信号的乘积来调整权值，使得误差不断减小。

然而，LMS算法有一个较大的问题，就是收敛速度较慢，因为它只基于当前样本进行权值更新，对数据的统计特性要求较高。

另外，LMS算法对噪声的功率估计不准确，容易导致性能退化。

与LMS算法相比，RLS算法是一种递推算法，通过不断更新逆协方差矩阵来获得最佳权值。

它的优点是收敛速度快，稳定性好，适用于非平稳环境下的信号处理。

RLS算法通过在线估计输入信号的统计特性，能够更准确地抵消干扰。

然而，RLS算法的计算量较大，实时性不如LMS算法，而且对初始参数的选择要求较高，误差传播的问题可能会导致性能下降。

虽然LMS算法和RLS算法在特点和适用性上存在差异，但在实际应用中，可以根据具体的场景选择合适的算法。

如果系统对实时性要求较高，并且希望实现简单，LMS算法是一个合适的选择。

如果系统需要更准确的干扰抵消，并且可以容忍一定的计算复杂度，RLS算法是一个更好的选择。

另外，也可以考虑将两种算法结合使用，利用它们各自的优点来提高干扰抵消的性能。

总结起来，LMS算法和RLS算法是两种常用的自适应干扰抵消算法。

LMS算法具有实现简单、计算量小的特点，适用于实时应用；RLS算法具有收敛速度快、稳定性好的特点，适用于非平稳环境下的信号处理。

在实际应用中可以根据具体的场景选择合适的算法，或者结合两种算法来提高干扰抵消的性能。

RLS自适应均衡算法及其应用首先，让我们了解一下自适应均衡的背景。

在通信系统中，信号可能会受到噪声、多径衰落等干扰，导致信号质量的下降。

为了提高信道的可靠性和传输质量，我们需要一种方式来解决这些问题。

自适应均衡器就是一种能够根据实际信道特性调整其参数，以最大程度地减小干扰并恢复信号的算法。

在RLS自适应均衡算法中，我们使用了递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）方法来调整均衡器的参数。

RLS算法根据当前输入信号的特性和预测误差，不断地更新均衡器的系数。

这种算法通过最小化预测误差的平方和来找到最优的均衡器参数。

其优点是具有快速收敛速度和较好的稳定性。

RLS算法主要有两个重要的步骤：预测和系数更新。

在预测步骤中，我们使用均衡器的当前系数对输入信号进行预测，得到预测值。

在系数更新步骤中，我们通过比较预测值和实际值之间的误差，来计算均衡器的系数调整量。

系数的更新是通过迭代计算得到的，即每次更新使用上一次更新得到的结果。

这样可以不断地调整均衡器的参数，以适应信道的变化。

RLS自适应均衡算法可以应用于各种通信系统中。

例如，在无线通信系统中，RLS算法可以用于解决多径衰落的问题。

多径衰落会导致信号在传输过程中受到不同路径的衰减，造成信号畸变。

通过使用RLS算法，我们可以根据当前信道的特性来调整均衡器的参数，并实现信号的恢复。

另外，在语音处理中，RLS自适应均衡算法也有广泛的应用。

通过使用RLS算法，我们可以对语音信号进行优化和增强。

例如，在语音通信中，可以使用RLS算法降噪和减少回音，提高语音信号的质量。

在音频设备中，也可以使用RLS算法来提高音频的清晰度和质量。

总结一下，RLS自适应均衡算法是一种可以通过自适应调整均衡器系数来恢复信号或增强信号的算法。

通过递归最小二乘方法，RLS算法可以根据当前信道的特性来调整均衡器的参数，并实现信号的恢复。

RLS算法在无线通信系统和语音处理中有广泛的应用，并已经取得了显著的效果。

基于RLS算法的多麦克风降噪多麦克风降噪是一种利用多麦克风进行噪声信号的建模和消除的技术。

其中，麦克风阵列用于采集声源信号和噪声信号，然后对这些信号进行处理，使得最终输出的声音更加清晰。

而基于RLS算法的多麦克风降噪是一种常用的降噪算法之一，其通过迭代计算得到最优的滤波权值，从而实现对噪声的有效消除。

RLS算法（Recursive Least Squares）是一种基于最小均方脱误差准则的自适应滤波算法。

其核心思想是在每一时刻通过最小化估计误差的平方和来更新滤波器的系数，从而实现系统的自适应调整。

在多麦克风降噪中，RLS算法可以用于对噪声信号进行建模和估计，并根据估计的结果对噪声进行抑制，从而提取出清晰的声音信号。

多麦克风降噪系统的基本原理如下：1.信号采集：多个麦克风同时采集到声源信号和噪声信号。

2.信号拼接：将所有麦克风采集到的声源信号和噪声信号拼接成一个向量形式。

3.RLS算法：对拼接后的信号应用RLS算法进行处理。

首先，设置初始权值系数为零向量，并计算出系统的自相关矩阵和交叉相关矩阵。

然后，根据最小均方脱误差准则更新权值系数。

4.滤波处理：根据得到的权值系数对信号进行滤波处理，得到降噪后的声源信号。

5.输出结果：将降噪后的声源信号输出。

1.自适应性强：RLS算法具有自适应调整滤波器系数的能力，可以在不断变化的噪声环境中实时适应。

2.抗干扰能力强：多麦克风阵列可以从不同角度和距离采集声源信号和噪声信号，通过利用RLS算法对多个采样信号进行处理，可以提高降噪效果，并降低对噪声源的干扰。

3.高效性能：RLS算法在降噪过程中将误差平方和最小化作为目标函数，并通过迭代计算得到最优的滤波权值，在降噪效果和计算效率上取得了良好的平衡。

然而，基于RLS算法的多麦克风降噪也存在一些挑战，如：1.计算复杂度高：RLS算法需要进行矩阵运算和逆矩阵计算，计算复杂度较高，对处理器性能要求较高。

2.参数选择困难：RLS算法有一系列参数需要设置，包括迭代步长和初始权值系数等，选择合适的参数有一定的困难。

RLS算法自适应去噪RLS（Recursive Least Squares）算法是一种自适应滤波算法，主要用于信号去噪。

它采用递归最小二乘方法，根据当前的观测数据和过去的滤波误差，进行参数估计和滤波操作。

下面将详细介绍RLS算法的原理和应用。

具体来说，RLS算法通过以下步骤实现自适应去噪：1.初始化滤波器参数以及协方差矩阵：首先需要初始化滤波器的参数向量w和协方差矩阵P。

通常初始值设置为零向量和一个较大的对角阵。

2.递归计算增益系数向量K：根据当前的输入信号和滤波器参数，计算增益系数向量K。

K的计算可以通过协方差矩阵和输入信号的自相关函数来实现。

3.更新滤波器参数：利用增益系数向量K和当前输入信号的误差，更新滤波器参数向量w。

4.更新协方差矩阵：根据增益系数向量K和协方差矩阵的递推关系，更新协方差矩阵P。

5.返回滤波输出：利用更新后的滤波器参数向量w和输入信号，计算滤波输出。

在信号去噪方面，RLS算法可以用于消除各种类型的噪声，如白噪声、高斯噪声、窄带噪声等。

同时，通过合适的参数选择和观测数据的处理，RLS算法还可以提高信号的信噪比。

然而，RLS算法也存在一些限制。

首先，它的计算复杂度较高，尤其是当输入信号较大时。

其次，对于非平稳信号，RLS算法的性能可能会下降。

此外，参数的选择也可能会对算法的性能产生影响。

为了解决RLS算法在大规模输入信号和非平稳信号处理方面的问题，研究者们提出了各种改进的RLS算法。

例如，基于模型的RLS算法可以通过考虑信号的统计特性来改进滤波性能。

另外，基于增量的RLS算法可以减少计算复杂度，适用于大规模信号处理。

总结起来，RLS算法是一种自适应滤波算法，可以实现信号的去噪操作。

它通过递归地更新滤波器参数和协方差矩阵，根据最小均方误差准则进行信号估计和滤波处理。

尽管RLS算法存在一些限制，但通过改进和优化，它仍然是一种有效的信号去噪方法。

LMS与RLS自适应滤波算法性能比较马文民【摘要】：介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。

计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。

检测特性相比之下，RLS 算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

【关键词】：自适应滤波；原理；算法；仿真引言：自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。

它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。

由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。

从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。

自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。

"不确定"是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。

其中包含一些未知因数和随机因数。

任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。

从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。

作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。

此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。

这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。

面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。

在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是自适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。

RLS算法自适应去噪RLS算法（Recursive Least Square Algorithm）是一种经典的自适应滤波算法，常用于信号处理领域中的去噪。

它通过不断地更新权重系数来适应输入信号的动态变化，从而实现有效的信号去噪。

RLS算法的基本原理是利用最小二乘法，通过最小化输入信号与期望输出信号之间的误差来求解权重系数。

具体来说，算法会根据当前输入信号的状态，预测下一时刻的输出信号，并与实际输出信号进行比较，计算误差。

然后，利用这个误差和输入信号的相关性，更新权重系数，使得误差最小化。

1.初始化：设置初始权重系数向量w，并设置初始协方差矩阵P。

2.输入信号预测：利用当前的权重系数向量w，对当前时刻的输入信号进行预测，得到预测输出。

3.误差计算：将预测输出与实际输出信号进行比较，计算误差。

4.协方差更新：根据当前的协方差矩阵P、输入信号的自相关矩阵和下一时刻预测误差的方差，利用递推公式更新协方差矩阵。

5.权重系数更新：根据当前的协方差矩阵P、输入信号和误差，利用递推公式更新权重系数向量w。

6.返回第2步，重复执行，直到达到预设的终止条件。

然而，RLS算法也存在一些局限性。

首先，算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模信号时。

其次，算法对误差的估计非常敏感，使得在高噪声环境下容易受到误差的影响。

最后，算法对输入信号的统计特性有一定的要求，如果输入信号的统计特性与算法假设的模型不匹配，可能会导致性能下降。

综上所述，RLS算法作为一种经典的自适应滤波算法，在信号处理领域中的去噪应用具有重要的实际意义。

它通过动态更新权重系数，能够适应输入信号的变化，并对噪声进行有效的抑制。

然而，算法的高计算复杂度和对统计特性的要求限制了其在一些场景下的应用。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题和需求，结合算法的特点和局限性，进行综合考量，选择合适的去噪算法。

基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现肖哲
【期刊名称】《长沙大学学报》
【年(卷),期】2006(020)002
【摘要】自适应信号处理的理论和技术经过40多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术.而Matlab的出现又为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行消噪处理.介绍了自适应滤波器中常用的几种算法,并通过实例介绍了基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现.
【总页数】4页(P83-86)
【作者】肖哲
【作者单位】湖南工业大学科技学院,湖南,株洲,412008
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现 [J], 徐梅花;王福明
2.语音通信中的自适应噪声对消系统设计 [J], 徐玮;孙象
3.一种基于双通道自适应噪声对消的语音增强法 [J], 王振力;张雄伟;郑君杰
4.基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究 [J], 马佳佳;陈雨;冯子通
5.基于RLS算法的自适应噪声抵消系统研究 [J], 石鑫;李春龙;李昊
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摘要估计一个受到加性噪声污染的信号的通常方法，是让受污染的信号通过一个旨在抑制噪声而让信号相对不变的滤波器。

然而，传统的固定滤波器的设计必须根据信号和噪声的先验知识，这在先验知识无法得到的情况下工作就会变得复杂。

本课题在介绍数字信号处理及自适应信号处理理论的基础上，应用自适应滤波器来设计噪声抵消系统，其具有自动地调节自身参数的能力，所以要求极少或者根本不需要信号和噪声的先验知识。

本设计中提出了两种基于最小均方误差(LMS)算法的噪声抵消系统，一种是基本情况，即需要有一个和加性噪声相关的参考输入；另外一种情况是在参考输入无法得到时，通过足够大的延迟去除宽带信号的相关性而保留周期干扰的相关性，从而回到基本噪声抵消系统的情况。

在理论分析的基础上，借助MATLAB设计仿真程序，验证算法的准确性。

关键词：噪声抵消；最小均方误差；MATLABABSTRACTThe most general way to isolate a signal from the noise is to set a filter which prevents the noise but lets the signal go through. Although this method is easy, there is a very important precondition: you must know the transcendental information of the signal and noise. So, when this information cannot easily be gotten, the design of this kind of filter becomes difficult. In this paper, we use adaptive filter to design noise-cancellation systems, because of its capability of automatically adjusting its parameters, we need less or even don’t need any transcendental information. In this design, we consider two kinds of instances based on LMS algorithm. One is that we have a “reference input” which has correlation with the noise which interferes with the signal we need. Another is that we cannot find a “reference input”, and then we set a delay system, only if the delay time is long enough, we can remove the correlation of the band-width input, but the noises can still have correlation because of its periodicity. After delay system, we come back to the first instance. Based on the theory analyses, we use MATLAB to simulate the algorithm, and then it can clearly show the result.Keywords: noise; LMS; MATLAB目录摘要 ..........................................................................................错误!未定义书签。