畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）-lms及rls自適應(yīng)干擾抵消算法的比較

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1、青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）前言自適應(yīng)信號(hào)處理的理論和技術(shù)經(jīng)過40多年的發(fā)展和完善,已逐漸成為人們常用的語音去噪技術(shù)。我們知道，在目前的移動(dòng)通信領(lǐng)域中，克服多徑干擾，提高通信質(zhì)量是一個(gè)非常重要的問題，特別是當(dāng)信道特性不固定時(shí)，這個(gè)問題就尤為突出，而自適應(yīng)濾波器的出現(xiàn)，則完美的解決了這個(gè)問題。另外語音識(shí)別技術(shù)很難從實(shí)驗(yàn)室走向真正應(yīng)用很大程度上受制于應(yīng)用環(huán)境下的噪聲。自適應(yīng)濾波的原理就是利用前一時(shí)刻己獲得的濾波參數(shù)等結(jié)果，自動(dòng)地調(diào)節(jié)現(xiàn)時(shí)刻的濾波參數(shù)，從而達(dá)到最優(yōu)化濾波。自適應(yīng)濾波具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自跟蹤能力，適用于平穩(wěn)和

2、非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的檢測(cè)和估計(jì)。自適應(yīng)濾波一般包括3個(gè)模塊：濾波結(jié)構(gòu)、性能判據(jù)和自適應(yīng)算法。其中，自適應(yīng)濾波算法一直是人們的研究熱點(diǎn)，包括線性自適應(yīng)算法和非線性自適應(yīng)算法，非線性自適應(yīng)算法具有更強(qiáng)的信號(hào)處理能力，但計(jì)算比較復(fù)雜，實(shí)際應(yīng)用最多的仍然是線性自適應(yīng)濾波算法。線性自適應(yīng)濾波算法的種類很多，有RLS自適應(yīng)濾波算法、LMS自適應(yīng)濾波算法、變換域自適應(yīng)濾波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。其中最小均方(LeastMeanSquare,LMS)算法和遞歸最小二乘(RecursiveLeastSquare,RLS)算法

3、就是兩種典型的自適應(yīng)濾波算法，它們都具有很高的工程應(yīng)有價(jià)值。本文正是想通過這一與我們生活相關(guān)的問題，對(duì)簡(jiǎn)單的噪聲進(jìn)行消除，更加深刻地了解這兩種算法。我們主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理，以及用程序?qū)崿F(xiàn)了用兩種算法自適應(yīng)消除信號(hào)中的噪聲。通過對(duì)這兩種典型自適應(yīng)濾波算法的性能特點(diǎn)進(jìn)行分析及仿真實(shí)現(xiàn)，給出了這兩種算法性能的綜合評(píng)價(jià)。23青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）1緒論1.1課題背景與意義自適應(yīng)噪聲抵消(AdaptiveNoiseCancelling，ANC)技術(shù)是自適應(yīng)信號(hào)處理的一個(gè)應(yīng)用分支，其主要理論和框架

4、由B.Widrow等在1975年提出，經(jīng)過三十多年的豐富和擴(kuò)充，現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到了很多領(lǐng)域，比如車載免提通話設(shè)備，房間或無線通訊中的回聲抵消(AdaptiveEchoCancelling，AEC)，在母體上檢測(cè)胎兒心音，機(jī)載電子干擾機(jī)收發(fā)隔離等，都是用自適應(yīng)干擾抵消的辦法消除混入接收信號(hào)中的其他聲音信號(hào)。自適應(yīng)干擾抵消中的關(guān)鍵技術(shù)是自適應(yīng)濾波器，自適應(yīng)濾波器的實(shí)現(xiàn)是影響系統(tǒng)收斂速度、噪聲抵消效果的關(guān)鍵部分。自適應(yīng)濾波器(AdaptiveFilter)的基本目標(biāo)是以某種方式調(diào)整其參數(shù),讓濾波器的輸出盡可能的讓包含某個(gè)特定參考

5、信號(hào)的目標(biāo)函數(shù)最小化。調(diào)整濾波器參數(shù)的方法就是自適應(yīng)算法(AdaptiveAlgorithm),自適應(yīng)濾波算法的研究是當(dāng)今自適應(yīng)信號(hào)處理中最為活躍的研究課題之一。尋求收斂速度快、計(jì)算復(fù)雜性低、數(shù)值穩(wěn)定性好的自適應(yīng)濾波算法是研究人員不斷努力追求的目標(biāo)。目前兩種典型的自適應(yīng)濾波算法是最小均方(LeastMeanSquare,LMS)算法和遞歸最小二乘(RecursiveLeastSquare,RLS)算法。在近幾十年中，LMS類算法已廣泛應(yīng)用于干擾抵消、信道均衡、系統(tǒng)識(shí)別以及陣列信號(hào)處理之中。Widrow等人提出的最小均方(

6、LeastMeanSquare,LMS)算法就是一種以期望響應(yīng)和濾波器輸出信號(hào)之間誤差的均方值最小為原則。LMS算法的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)，其缺點(diǎn)是收斂速度很慢。基于最小二乘準(zhǔn)則，遞歸最小二乘(RecursiveLeastSquare,RLS)算法確定自適應(yīng)濾波器的權(quán)系數(shù)向量使估計(jì)誤差的加權(quán)平方和最小。RLS算法對(duì)輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣的逆進(jìn)行遞推估計(jì)更新，收斂速度快，其收斂性能與輸入信號(hào)的頻譜特性無關(guān)。但是，RLS算法的計(jì)算復(fù)雜度很高，所需的存儲(chǔ)量極大，不利于適時(shí)實(shí)現(xiàn)，倘若自相關(guān)矩陣的逆失去了正定特性，這還將引發(fā)算法

7、發(fā)散。1.2國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展?fàn)顩r23青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）自適應(yīng)濾波的基本理論通過幾十年的發(fā)展已日趨成熟，近十幾年來自適應(yīng)濾波器的研究主要針對(duì)算法與硬件實(shí)現(xiàn)。算法研究主要是對(duì)算法速度和精度的改進(jìn)，其方法大都采用軟件C、MATLAB等仿真軟件對(duì)算法的建模和修正。通常，自適應(yīng)濾波器的硬件實(shí)現(xiàn)都是用DSP通用處理器(如TI的TMS320系列)。DSP器件采用改進(jìn)的哈佛結(jié)構(gòu)，具有獨(dú)立的程序和數(shù)據(jù)空間，允許同時(shí)存取程序和數(shù)據(jù)，內(nèi)置高速的硬件乘法器(MAC)，增強(qiáng)的多級(jí)流水線。DSP具有的硬件乘法模塊(MAC)，專用的存儲(chǔ)器

8、以及適用于高速數(shù)據(jù)運(yùn)行的總線結(jié)構(gòu)，使DSP器件具有高速的數(shù)據(jù)運(yùn)算能力。目前，用DSP器件處理數(shù)字信號(hào)已經(jīng)成為電子領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在自適應(yīng)信號(hào)處理領(lǐng)域，對(duì)于數(shù)據(jù)處理速度在幾兆赫茲以內(nèi)的，通用DSP器件也是首選。遲男等人在TMS320C32芯片上擴(kuò)展EPROM和RAM，實(shí)現(xiàn)了30階LMS自適應(yīng)濾波器，使用的刀D轉(zhuǎn)化器件為