基于LMS算法的回聲消除系統仿真研究

　　用遠端語(yǔ)音信號作為參考信號來(lái)跟蹤回聲信號，得到濾波器的輸出信號，兩者相減，得到誤差信號為。誤差信號的波形如圖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(xiàn)接近于0，仿真效果非常理想。

　　2.3 變步長(cháng)LMS算法

　　根據上文分析可知，標準LMS算法的失調系數和濾波器的輸入功率成正比，因此如果輸入信號功率比較大，那么自適應濾波器將產(chǎn)生梯度噪聲放大的現象。如果對步長(cháng)因子取適當的值，使其反比于輸入信號能量，那么失調系數將會(huì )保持不變，因此可以進(jìn)行如下假設^[11]：

(10)

　　2.4 變步長(cháng)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r(n)作為濾波器的目標輸出信號，如圖3.7所示。再生成一個(gè)信噪比為3db的白噪聲信號y(n)作為遠端輸入信號，如圖8所示。取變步長(cháng)LMS算法的步長(cháng)因子為1，自適應濾波器的輸出信號如圖9所示。兩者相減得到誤差信號，如圖10所示。

　　根據上述結果可知，在濾波器的輸入信號和目標信號的參數相同時(shí)，變步長(cháng)LMS算法具有更快的收斂速度。同樣地，上述仿真的目標信號是單一頻率的正弦信號，很難代表一般性，所以下面用真實(shí)的語(yǔ)音信號作為目標信號來(lái)進(jìn)行仿真實(shí)驗。

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

3 結論

　　經(jīng)過(guò)MATLAB仿真可以看出，使用變步長(cháng)的LMS算法時(shí)，收斂以后得到一條誤差為0的曲線(xiàn)。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。

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