基于LMS算法的回聲消除系統(tǒng)仿真研究

　　用遠(yuǎn)端語音信號(hào)作為參考信號(hào)來跟蹤回聲信號(hào)，得到濾波器的輸出信號(hào)，兩者相減，得到誤差信號(hào)為。誤差信號(hào)的波形如圖7所示。從圖中可以看出，收斂時(shí)間大約在8000個(gè)點(diǎn)左右，之后的誤差曲線接近于0，仿真效果非常理想。

　　2.3 變步長(zhǎng)LMS算法

　　根據(jù)上文分析可知，標(biāo)準(zhǔn)LMS算法的失調(diào)系數(shù)和濾波器的輸入功率成正比，因此如果輸入信號(hào)功率比較大，那么自適應(yīng)濾波器將產(chǎn)生梯度噪聲放大的現(xiàn)象。如果對(duì)步長(zhǎng)因子取適當(dāng)?shù)闹?，使其反比于輸入信?hào)能量，那么失調(diào)系數(shù)將會(huì)保持不變，因此可以進(jìn)行如下假設(shè)^[11]：

(10)

　　2.4 變步長(zhǎng)LMS算法的仿真

　　用MATLAB生成一個(gè)幅度為1，角頻率為0.05的單頻正弦信號(hào)r(n)作為濾波器的目標(biāo)輸出信號(hào)，如圖3.7所示。再生成一個(gè)信噪比為3db的白噪聲信號(hào)y(n)作為遠(yuǎn)端輸入信號(hào)，如圖8所示。取變步長(zhǎng)LMS算法的步長(zhǎng)因子為1，自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)如圖9所示。兩者相減得到誤差信號(hào)，如圖10所示。

　　根據(jù)上述結(jié)果可知，在濾波器的輸入信號(hào)和目標(biāo)信號(hào)的參數(shù)相同時(shí)，變步長(zhǎng)LMS算法具有更快的收斂速度。同樣地，上述仿真的目標(biāo)信號(hào)是單一頻率的正弦信號(hào)，很難代表一般性，所以下面用真實(shí)的語音信號(hào)作為目標(biāo)信號(hào)來進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

　　比較預(yù)期輸出信號(hào)的波形和實(shí)際輸出信號(hào)的波形，可以看出濾波器的實(shí)際輸出信號(hào)的變化曲線和預(yù)期輸出信號(hào)的變化曲線同步。

3 結(jié)論

　　經(jīng)過MATLAB仿真可以看出，使用變步長(zhǎng)的LMS算法時(shí)，收斂以后得到一條誤差為0的曲線。收斂情況比使用普通LMS算法好，可以將回聲完全消除。目前，正在研究基于該算法的回聲消除硬件平臺(tái)。

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　　本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第10期第64頁，歡迎您寫論文時(shí)引用，并注明出處。