LMSandRLS.zip_RLS_itsvwe_lms_lms RLS 语音

close all; clear all; % 输入参数: % xn 输入的信号序列 (列向量) % dn 所期望的响应序列 (列向量) % M 滤波器的阶数 (标量) % mu 收敛因子(步长) (标量) 要求大于0,小于xn的相关矩阵最大特征值的倒数 % 输出参数: % W 滤波器的权值矩阵 (矩阵) % 大小为M x itr, % en 误差序列(itr x 1) (列向量) % yn 实际输出序列 (列向量) %采集输入音频信号，把双通道音频转化成单通道 [sampledata,FS] = audioread('狂鼠.mp3'); xn = sampledata(:,1); length1= length(xn); n = 1:length1; audiowrite('单通道信号.wav',xn,FS); [sampledata1,FS]=audioread('单通道信号.wav'); sound(sampledata1,FS); subplot(2,1,1); plot(n,xn); title('原始信号'); pause(3); %将原始信号加入经过AR模型信号生成的噪声，得到实际信号 v = randn(length1,1); ar = [1,1/2]; noise1 = filter(1,ar,v); x = xn + noise1; audiowrite('含噪信号.wav',x,FS); sound(x,FS); subplot(2,1,2); plot(n,x); title('含噪信号'); pause(3); ma = [1,-0.8,0.4,-0.2]; noise2 = filter(ma,1,v); M = 30; %滤波器阶数 %LMS滤波器 %从MA模型生成的噪声中去提取出原始信号 [yn1,W,en]= LMS(noise2,x,M,0.001); %用梯度下降法来求出对信号中所含的噪声的估计 x_LMS = x - yn1; %含噪信号减去噪声估计间接得到了原始信号的估计； sound(x_LMS,FS); audiowrite('LMS滤波后信号.wav',x_LMS,FS); figure(); subplot(2,1,1); plot(n,x_LMS); title('LMS滤波信号'); %误差计算 subplot(2,1,2); signal_error = xn - x_LMS; plot(n,signal_error); title('LMS滤波误差'); pause(3); %%%RLS滤波器 M1=30;%%RLS滤波器阶数 %从MA模型生成的噪声中去提取出原始信号 [yn2,W2,en]= RLS(noise2,x,M1,0.98); %递归最小二乘法来求出对信号中所含的噪声的估计 x_RLS = x - yn2; %含噪信号减去噪声估计间接得到了原始信号的估计； sound(x_RLS,FS); audiowrite('RLS滤波后信号.wav',x_RLS,FS); figure(); subplot(2,1,1); plot(n,x_RLS); title('RLS滤波信号'); %误差计算 subplot(2,1,2); signal_error2 = xn - x_RLS; plot(n,signal_error2); title('RLS滤波误差');