基于LMS算法的回声消除系统仿真研究

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基于LMS的自适应直放站回波消除算法研究

ｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｓｙｓｔｅｍ，ａｎｅｃｈｏｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＬＭＳｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｉｆｅｃｈｏｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｉｓｎｏｔｕｓｅｄ，ｉｔｗｉｌｌｒｅｓｕｌｔｉｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｇａｉｎｕｎａｂｌｅｔｏｉｎｃｒｅａｓｅ，ａｓｗｅｌｌａｓｅａｓｙｓｅｌｆ－ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｏｎｃｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓ
ｓｅｆ－ｏｒｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ，ｉｔｍａｙｂｅｃｏｍｅｉｎｓｔａｂｌｅ，ｗｈｉｃｈｉｎｔｕｒｎｍａｙｄａｍａｇｅｔｈｅｆｉｎａｌａｍｐｌｉｉｅｆｒ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅｅｃｈｏｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基于ＬＭＳ的自适应直放站回波消除算法研究
王
（中北大学
鹏，王明泉，李晓阳，乔佳亮
ａ．仪器科学与动态测试教育部重点实验室；ｂ．信息与通信工程学院，山西太原０３００５１）
【摘
要】针对无线同频直放站转发器输出的大功率射频信号可使整个系统会自激这一问题，提出了基于ＬＭＳ的回波消除系

基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究概要

基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究概要摘要：随着科技的进步和应用的广泛，我们日常生活中经常会遇到各种噪声干扰，对于一些噪声严重的环境，我们需要使用噪声抵消技术来提高信号质量。

本文主要研究了一种基于LMS算法的自适应噪声抵消系统，并通过仿真方法对其进行了评估和验证。

关键词：LMS算法，自适应，噪声抵消，信号质量1.引言噪声是一种对信号质量产生负面影响的因素，噪声抵消技术可以有效地降低噪声干扰，提高信号的质量。

LMS算法是一种常用的自适应滤波算法，它通过不断调整滤波器系数来最小化误差信号和输入信号之间的平方差，从而实现噪声抵消的目的。

本文基于LMS算法，设计了一个自适应噪声抵消系统，并使用MATLAB进行仿真评估。

2.系统模型我们考虑一个包含输入信号、噪声信号和输出信号的噪声抵消系统。

输入信号经过噪声干扰后得到输出信号，我们需要通过自适应滤波器来估计噪声信号，然后将其从输出信号中剔除。

系统模型可以表示如下：y(n)=s(n)+d(n)其中，y(n)为输出信号，s(n)为输入信号，d(n)为噪声信号。

3.LMS算法原理LMS算法可以通过不断更新自适应滤波器的系数来最小化估计误差。

算法的迭代过程如下：-初始化自适应滤波器的系数为0。

-通过滤波器对输入信号进行滤波，得到滤波后的输出信号。

-根据输出信号和期望信号之间的误差来更新滤波器系数。

-重复上述步骤，直到收敛。

4.仿真实验我们使用MATLAB软件来进行仿真实验。

首先，我们生成一个包含噪声干扰的输入信号，并设定期望信号为输入信号本身。

然后，根据LMS算法的迭代过程，不断更新自适应滤波器的系数。

最后，比较输出信号和期望信号之间的误差，评估噪声抵消系统的性能。

5.仿真结果分析通过比较输出信号和期望信号的误差，我们可以评估系统的性能。

通过调整LMS算法的参数，如步长和滤波器长度等，我们可以进一步优化系统的性能。

在本文的仿真实验中，我们发现当步长设置为0.01，滤波器长度为100时，系统的性能最佳。

基于LMS算法自适应回波抵消器的Simulink仿真分析

1 引言回波是原始声音或者信号经过延时和形变被反射回到源的一种现象，它在通信网络的许多地方出现，降低通信质量。

一般回波分为电学回波和声学回波，电学回波是由于混合变换器的阻抗不匹配，输入信号经过混合变换器后泄漏而产生的，声学回波是由于声波反射以及麦克风与扬声器间的声学耦合引起的，这种回波影响对话的自然性，严重时甚至会产生刺耳的啸叫声。

目前，声学回波消除的措施主要有移频技术、子带中心削波技术、话音控制开关技术、梳状滤波技术、话筒阵列技术、自适应回波消除技术。

前5种或者设施昂贵，或者会带来话音质量下降，或对用户进行限制，因此，自适应回波抵消技术是目前国际公认的主要技术。

Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支持线性和非线性系统，连续和离散时间模型，或者是两者的混合，系统还可以是多采样率的。

对于建模，Simulink提供了一个图形化的用户界面(GUI)，具有较高的交互性，还可以对最后得到的结果进行分析，并能够将仿真结果可视化显示。

本文即基于Simulink平台对回波抵消系统进行建模仿真，研究了该系统的消除性能。

2 回波抵消器的基本原理对于任何一种回波，回波抵消器都要先估计回波路径的特性，然后产生一个回波的副本，再利用该副本从接收信号中减去回波，以便得到期望接收的信号的估值。

由于在估计回波路径的特征参数时采用了自适应方法，因此可以跟踪回波路径的变化，这就是回波抵消器工作的基本原理。

图1给出了回波抵消器的结构框图。

图中A，B为通信的双方，A通过话筒发出的信号为x(n)，该信号在传输过程中产生的回波信号为x'(n)，即：B通过话筒发出的信号为s(n)，传输过程中的噪声信号为v(n)，两者叠加为：可见，由于回波路径是未知的，而且是时变的，因此用自适应滤波器来模拟回波，再从接收信号中减去这个回波的模拟值，从而达到抵消回波的目的。

根据具体的应用不同，自回波抵消器的算法和结构可有多种选择。

基于LMS算法的自适应消噪系统研究

Ｌｕｉｎ，ａｇＪａｌｎｉｑａｇＤｎｉｎｉｇＦａ
（ｏｌｇｆｃｅｃｓＨｅａｇｉｕｔｒｌＵｎｖｒｉ，ｈｎｚｏ５０２ＣｉａＣｌｅｏｉｎｅ，ｎｎＡｒｌａｉｅｓｔＺｅｇｈｕ４００，ｈｎ）ｅＳｃｕｙ
第３８卷第３期
Ｖｏ．８ＮＯ．１３３
河南科技学院学报
ＪｕｎｌｏｎｎＩｓｉｔｆＳｉｎｅａｄｅｈｏｏｙｏｒａｆＨｅａｎｔｕｅｏｃｅｃｎＴｃｎｌｇｔ
２１００年９月
ｆｎａｎａｈｏｙｏＭＳａｇｒｔｍ．ｈｎａａｔｅｎｉｅｃｎｅｌｔｎｓｓｅｂｓｄｏＭＳａｇｒｔｍｉｅｉｎｄｕｄｍｅｔｌｔｅｒｆＬｌｏｈＴｅｄｐｉｏｓａｃｌｉｙｔｍａｅｎＬｌｏｈｓｄｓｅ．ｉｖａｏｉｇ
ｒｕｎｙｂｎ，ｉｆｒｔｓｎｔｅｏｇｏｄｓｇｉｉｌｔｆｅｏｆｉｎｓｒｔｅｄｓｇｅｉｆｑｅｃａｄｎｏｍａｉｎｉｏｎｕｈｔｅｉｎｄｇｔｌｆｔｒｗｉｘｄｃｅｃｅｔ，ｏｈｅｉｎｒｌｓｗｌｅｏａｉｅｈｉｉｕｌｃａｇｗｉｉＯＳｈｎｄｐｉｅｉｔｒａｅＯｌＭＳｌｏｔｍｉｐｏｏｅ．ＴｅｈｓｓｉｓｉｔｄｃｓｈｎｅｈｌｔＢ．ＴｅａａｔｆｅｂｓｄｉｅｒｖｌＬａｇｒｈｉｓｒｐｓｄｈｔｅｉｒｔｎｒｕｅｆｏ

基于LMS算法的自适应滤波器在声学回声消除中的应用

达到了较好的回波消除效果。
关键词：自适应滤波；Ｌ算法；回波消除；语音ＭＳ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：０６８２（０１１ — ２０１０ — ２８２１】０４ — ３
ＡｐｐｌｃｔｏｏｉａｉｎｆＡｄａｉＦｉｔｒＢａｅｏＬＭＳＡｌｒｔｐｔｖｅｌｅｓｄｎｇｏｉｈｍｉｏｔｃＥｃＣａｅｌｉｎｎＡｃｕｓｉｓｈｏｎｃｌａｔｏ
ｐｒｏｍａｃｉａｐｌａｉｎ，ａｈｅｅｇｏｅｕｌｉｃｏｃｎｃｌｔｏ．ｅｆｒｎｅｎｐｉｔｃｏｃｉｖｓｏｄｒｓｔｎｅｈａｅｌｉｎａ
Ｋｅｗｏｄｓａａｔｅｆｌｒｎｙｒ：ｄｐｉｔｉｇ；ＬＭＳａｇｒｔｍ；ｅｈｃｎｅｌｔｏｖｉｅｌｏｉｈｃｏａｃｌｉｎ；ｓｅｈａｐｅｃ
维纳滤波器或卡尔曼滤波器实现不了最优滤波。自适应滤波不要求已知信号和噪声的统计特性，因而可以提供理想的滤波
图１自适应滤波器结构的一般形式图１自适应滤波器结构的一般形式。ｘｎ为输入信号，为（）
它通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号ｙｎ，（）将输出信号ｙｎ与标准信号（（）或者为期望信号）（）行比较，ｄｎ进得到误差信号ｅｎ。ｅｎ和ｘｎ通过自适应算法对滤波器的参数进行（）（）（）整，调整的目的是使得误差信号ｅｎ最小。重复上面过程，（）滤波器在工作过程中收集关于输入信号和噪声的统计规律，以此并为根据自动调整自己的参数，从而达到最佳的滤波效果。一旦

LMS和RLS算法应用及仿真分析

LMS 和RLS 算法应用及仿真分析摘要：本文采用MATLAB 软件对LMS 和RLS 两种自适应均衡算法在回波抵消器中的应用进行仿真，分析收敛步长μ、抽头w 、遗忘因子λ 等参数对回波抵消器性能的影响，并对两种算法下的性能做出比较。

关键词：LMS ；RLS ；自适应；回波抵消1 引言进入90 年代后期，通过网络拨打长途电话即IP 电话开始盛行，由于发话端到受话端的延迟达100ms 以上，而人耳对大于50ms 的回声就能辨别出来，因此IP 电话的回声严重影响通话效果。

如何消除回声成为非常重要的问题，回波抵消器就是一个自适应辨识系统，它通过特定的算法辨识未知的目标系统，即回声路径。

本文采用LMS 和RLS 算法实现回波抵消，并对收敛步长μ、抽头w 、遗忘因子λ 等相关参数对回波抵消性能的影响进行了仿真分析，从而为一种通用的回波抵消技术的实际应用提供理论参考。

回波抵消算法原理图如图1 所示。

图1 回波抵消算法原理图 2 LMS 和RLS 算法概述最陡下降法（LMS ）和递归最小二乘算法（RLS ）是自适应滤波最常用，也是最基本的两种算法。

下面分别对LMS 和RLS 两种算法原理做简单介绍。

2.1 LMS 算法设J(n)是n 时刻均方误差，J(n+1)是n+1 时刻的均方误差，W(n)、W(n+1)分别是n 、n+1时刻M 维抽头权向量011()[()()...()]T M W n w n w n w n -= (1)为使J(n+1)<J(n) (2)W(n)必须按J(n)的负方向变化即(1)()W n W n J μ→→→+=-∇ (μ>0) (3)最后以U (n )*e (n )瞬时值代替统计平均，得到抽头权向量迭代式 *(1)()()()W n W n U n e n μ→→+=- (4)式中U(n)式n 时刻的输入向量[u(n) u(n-1) u(n-2)···u(n-M+1)]。

LMS回声对消算法学习及实现

LMS回声对消算法学习及实现LMS（最小均方）回声对消算法是一种常用于消除回声的数字信号处理算法。

在通信、音频处理等领域广泛应用。

本文将介绍LMS回声对消算法的原理、学习及实现。

一、LMS回声对消算法原理1.1基本原理回声是由于声音在传输过程中遇到障碍物反射产生的延迟信号，会导致声音信号在接收端同时存在原始信号和回声信号。

为了消除回声对于声音信号的干扰，我们可以使用自适应滤波器对回声信号进行估计并进行相应的消除。

1.2LMS算法步骤1.初始化自适应滤波器的权值，并设置误差收敛阈值和学习率。

2.将原始信号通过自适应滤波器得到滤波器的输出。

3.通过参考信号和滤波器的输出计算误差信号。

4.根据误差信号和学习率调整自适应滤波器的权值。

5.重复步骤2-4，直到误差信号小于误差收敛阈值。

6.对滤波器的输出信号进行减法操作，得到去除回声后的输出信号。

二、LMS回声对消算法的学习过程LMS算法的学习过程是根据误差信号对自适应滤波器的权值进行微调的过程，以使误差最小化。

在学习过程中，学习率的选择和收敛阈值的设定对算法的性能影响很大。

在开始时，自适应滤波器的权值是随机初始化的。

然后，算法通过以下步骤进行学习：1.通过参考信号和滤波器的输出计算误差信号。

2.根据误差信号和学习率调整自适应滤波器的权值。

3.重复步骤1和2直到误差信号小于设定的收敛阈值。

学习率的选择应考虑到算法的收敛速度和稳定性。

学习率过大会导致算法不稳定，学习率过小会导致收敛速度较慢。

收敛阈值的选择应使算法在适当的误差范围内停止学习。

三、LMS回声对消算法的实现1.初始化自适应滤波器的权值，并设置误差收敛阈值和学习率。

2.通过参考信号和滤波器的输出计算误差信号。

3.根据误差信号和学习率调整自适应滤波器的权值。

4.重复步骤2和3直到误差信号小于设定的收敛阈值。

5.对滤波器的输出信号进行减法操作，得到去除回声后的输出信号。

在实现中，可以使用MATLAB、Python等编程语言进行算法的实现。

基于LMS算法的卫星通信回波抵消方法

音剪切现象和“ 格达 ” 声干扰。
电话通信中虽然也同样的存在，但因延时很短而不会被送话者觉察到。住长延时的卫星通信线路中，
送话者就会接收到自己所发话音，从而被自己发出的话音的回波所干扰。
果
图２回波抵消器原理图
式中ｕ＞０，一个控制稳定性与收敛速度的参数。是
是导向参数，指导正确的递推方向。Ｖ（）用单样本（）的梯度（）作为均方误差（）的估值，：有
＝
［
，，】 …
∽［，，】 …
又ｅｊ（）＝ｄｊ（）一ＨｊＸ（）
刘艳玲邱丙益樊长江
河南４４５）５６０
（河南济源８８信箱
摘
要
分忻卫星通信中回波的产牛原因及两种消除回波的方法．采用Ｌ算法优化回波抵消器中的自适应滤波器，ＭＳ
ＬＳ算法；Ｍ回波抑制；回波抵消；适应滤波器
Ｔ９４Ｎ１
来改善卫星通话质量，并对基于该算法的滤波器滤波效果进行ＭＡＬＢ仿真：ＴＡ关键词
１１Ｏ
而就实现了【波消除。口ｊ
Ｅ（）］
幽１
３基于ＬＳＭ算法的回波抵消技术分析
３１回波抵消技术中关键技术分析．从上面的分析可知，Ｉ【波抵消技术相对于回波旦抑制技术对回音的削弱具有很大的优势，而其关键
（）＝
ｌ：曼（
ｄ
Ｌ算法的递推公式为：ＭＳ

移动通信中回声消除算法的研究

ｏｌｉｎｆａｔｐｅｓｕｈｏｖｒｅｃａｅｂｔｌｓｍｏｅｓｂｅＡｔｈａｉ，ｔｏｉｅｅｃｒｎｙｓｉｃｎｌｓｅｄｐｔｅｃｎｅｇｎｅｒｔ，ｕｓｉｇｉｙａｏｒｔｌ．ｅｓｍｅｔａｔｍｅｉｃｍｂｎｓｄ．ｏ－
ｒｌｔｏｅｈｌｇ，ｎｎｌｈｆｃｆｅｈａｅｌｔｏｓｇｔｅｅｔｒｅａｉｎｔｃｎｏｏｙａｄｆａｌｔｅｅｆｔｏｃｏｃｎｃｌｉｎｉｏｔｎｂｔｅ．ｉｙｅａＫｅｒ：ｃｏｃｎｅｌｔｏｄ — ｏｅａｉｎ；ｙｗｏｄｓｅｈａｃｌｉｎ；ｅｃｒｌｔａｏＬＭＳ
（ｏｅｅｏｏｕｉｔｎＱｑｈｎｖｒｔ，ｉｉａ１１０，ｈｎ）Ｃｌｇｆｍｍｎａｉ，ｉｉＵｉｓｙＱｑｈ６０６ＣｉｌＣｃｏａｅｉａ
Ａｂｓｒｃ：ｔｒｔｒｄｔｏａＭＳａｇｒｔｍｎＭＳｏｔａｔＡｆｅｈｅｔａｉｉｎｌＬｌｏｉｈａｄＬ／Ｆｃｍｂｉｎｌｏｔｍｒｔｄｉｄ，ｎｉｒｖｄＬＭＳｎｉｇａｇｒｈａｅｓｕｅａｍｐｏｅｉａｇｒｔｍｓｐｏｏｅ．ｈｅｉｉｇｏｏｖｒｅｃｔｅｓｅｉｅｉｅａｅｔａｇｒｖｌ．ｈｎｔｅａ．ｌｏｉｈｉｒｐｓｄＡｔｔｅｂｇｎｎｎｆｃｎｅｇｎｅ，ｈｔｐｓｚｔｒｔｓｗｉｈａｌｒｅａｕｅＷｅｈ１ｇｒｔｍｏａｈｅｅｓａｉｉ，ｔｅｓｅｉｅｂｃｍｅｍａｌｒｔｅｕｃｈｔａｙ－ｔｔｒｏ．Ｔｌｏｔｏｉｈｔｃｉｖｔｂｌｙｈｔｐｓｚｅｏｓｓｌｅｏｒｄｅｔｅｓｅｄｓａｅｅｒｒｈｅａｇｒｈｍｏｔｉｎｔ

lms算法自适应滤波器应用于自适应回声消除matlab基本步骤

lms算法自适应滤波器应用于自适应回声消除matlab基本步骤1.引言1.1 概述LMS算法自适应滤波器应用于自适应回声消除是一种有效的信号处理技术。

在通信系统、音频处理等领域，回声是一个常见的问题，它会导致信号质量下降和通信效果的恶化。

为了解决这个问题，自适应滤波器和LMS算法被广泛采用。

本文旨在介绍LMS算法自适应滤波器在自适应回声消除中的应用，并详细讲解其基本步骤。

首先，我们将对LMS算法和自适应滤波器进行介绍，包括其原理和基本概念。

然后，我们将探讨自适应回声消除的原理，并介绍LMS算法在回声消除中的具体应用。

通过研究本文，读者将了解到LMS算法自适应滤波器的基本原理和应用场景，以及如何利用该算法实现回声消除。

此外，我们还将对LMS算法自适应滤波器的性能进行分析和评价。

最后，我们将对本文进行总结，并展望其在未来的研究和应用中的发展前景。

通过本文的介绍，读者将具备一定的理论基础和实践经验，能够应用LMS算法自适应滤波器解决实际问题，提高信号处理的效果，从而为通信系统和音频处理领域的发展做出贡献。

文章结构部分应该包括对整篇文章的章节和内容进行简要介绍和概述。

以下是文章1.2文章结构部分的一个例子:1.2 文章结构本文主要介绍了LMS算法自适应滤波器在自适应回声消除中的应用，文章共分为以下几个部分:2. 正文2.1 LMS算法在本节中，我们将详细介绍LMS算法的原理和步骤。

我们将解释LMS算法是如何通过迭代过程来逼近系统的输入和输出之间的关系，从而实现滤波器的自适应调整。

2.2 自适应滤波器本节将重点介绍自适应滤波器的原理。

我们将分析自适应滤波器是如何通过反馈机制和参数调整来实现信号滤波的自适应性。

并探讨了自适应滤波器在实际应用中的一些典型场景。

2.3 自适应回声消除在本节中，我们将详细讨论回声消除的原理和技术。

我们将解释回声是如何产生的以及对通信信号产生的影响。

并介绍LMS算法在回声消除中的应用，以解决回声干扰带来的问题。

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基于LMS算法的回声消除系统仿真研究
作者/ 于伟健1 程颖菲2 王心怡3 王建明3
1.西安恒飞电子科技有限公司(陕西西安710068)
2.西安铁路职业技术学院(陕西西安710014)
3.西安铁一中学(陕西西安710048)
于伟健(1991)，男，硕士，助理工程师，电源管理;程颖菲(1990)，女，
本科，讲师，有源滤波;王心怡(2001)，女，高中在读;王建明(1989)，男，硕士，工程师，VoIP 通话。

摘要：在通信行业日渐发达的今天，回声消除的应用十分广泛。

常见的回声
消除方法一般有三种。

一是对周围环境进行特殊的处理，二是采用回声隔离器，三是采用回声抵消器。

当下最热门的三种回声消除算法分别是维纳滤波算法，
最陡下降算法，LMS 算法。

本文基于LMS 算法，应用MATLAB 进行仿真研究，并改进了LMS 算法，得出更好的回声消除系统。

0 引言
现在，各种各样的通讯方式越来越多，极大的方便了人们的生活。

然而，消除使用免提通信设备时的回声，面临多面挑战，它不仅和通信系统终端设备
的外部环境有关，还和运行通信系统的主机性能以及网络状况密切相关。

对回
声消除进行研究，不但具有理论意义，而且还能产生巨大的经济效益。

1 回声消除技术的基本原理
衡量声学回声消除质量的指标通常有收敛时间、回声消除抑制比、双端
通话的健壮性[1]三个参数，其中收敛时间最为重要。

常见的回声消除方法一般
有[2]：对周围环境进行特殊的处理、采用回声隔离器、采用回声抵消器。

自适
应算法通过回声信号和滤波器输出信号相减以后的误差信号e(n)来调整自适应。