MATLAB自适应滤波去噪.doc
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2022-11-30
07:55:21
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《MATLAB 自适应滤波去噪》
课程设计报告
1.课程设计目的
此次课程设计目的是为了让我们学会使用 MATLAB 进行计算机仿真，使用自适应
滤波法设计一个语音去噪声电路。培养我们的电路设计思路及其算法，明白理论与实
践相结合的重要性，培养了我们的实际操作能力以及锻炼我们对实际问题的分析与解
决的能力。
2.课程设计内容
2.1 LMS 自适应算法原理
自适应过程一般采用典型 LMS 自适应算法，但当滤波器的输入信号为有色随机过
程时，特别是当输入信号为高度相关时，这种算法收敛速度要下降许多，这主要是因
为输入信号的自相关矩阵特征值的分散程度加剧将导致算法收敛性能的恶化和稳态
误差的增大。此时若采用变换域算法可以增加算法收敛速度。变换域算法的基本思想
是：先对输入信号进行一次正交变换以去除或衰减其相关性，然后将变换后的信号加
到自适应滤波器以实现滤波处理，从而改善相关矩阵的条件数。因为离散傅立叶变换
DFT�本身具有近似正交性，加之有 FFT 快速算法，故频域分块 LMS�FBLMS�算法被
广泛应用。
FBLMS 算法本质上是以频域来实现时域分块 LMS 算法的，即将时域数据分组构成
N 个点的数据块，且在每块上滤波权系数保持不变。其原理框图如图 2 所示。FBLMS
算法在频域内可以用数字信号处理中的重叠保留法来实现，其计算量比时域法大为减
少，也可以用重叠相加法来计算，但这种算法比重叠保留法需要较大的计算量。块数
据的任何重叠比例都是可行的，但以 50％的重叠计算效率为最高。对 FBLMS 算法和典
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