RLS算法自适应噪声抵消系统
基于简化型RLS算法的延迟改进型噪声抵消系统模型与实现
【 ｙ ｗｏｄ 】ｓ ｐｉｅ Ｉ ｌ ｒｈ Ｋｅ ｒｓ ｉ ｌｉｄ Ｒ Ｓ ａ ｏ ｔｍ；Ｌ ；Ｔ ３ ０ ５ ０ ；ａａ ｔ ｅｎ ｉ ａｃｌ ｔ ｎ ｍ ｆ ｇｉ ＭＳ ＭＳ ２ Ｃ ５ ９ ｄｐｉ ｏ ｅ ｃｎｅｌ ｉ ｖ 适应 信 号 处 理 技术 已 经 广 泛 应 用 于 自适
【 ｓｒ ｃ】ｒ ｅ ｎｒ ａｉ ｄ Ｒ Ｓ ａｇｒｈ ａ ｈ ｒ ｂｃ ｆｃｍ ｌａｅ ａｒ ｏ ｐ ｔｔｎ ｎ ａ ｎ ｔｓｔｆ Ａｂｔａｔ ｒ ｏ ｌｅ Ｌ ｌｏ ｔｍ ｈ ｓｔｅｄａ ａｋ ｏ ｏ ｐｉ ｔｄ ｍ ｔｘ ｃｍ ｕ ｉ ｓａ ｄ ｃｎｏ ａ ｓ ｈ ｍ ｚ ｉ ｗ ｃ ｉ ａｏ ｉｙ
中， 由于 条 件 限 制 往 往 无 法 采 用 双 传声 器输 入 方 案 ， 从
其 中 ，（ ） 纯 净 的 语 音 信 号 ， ｎ 为 噪 声 信 号 ， ｓｎ 为 Ⅳ（ ） ｄ ｎ 则 为带 噪 语 音 信 号 ，（ ） 噪 声 信 号 的估 计 值 ， （） ｙｎ 为 而 ｓ（ ） ｓｎ 的估 计 值 。 模 型 的 原 理 是 将 带 噪 信 号 延 ｎ 为 （） 此 迟 一 个 周 期 作 为 参 考 输 入 ， 于信 号 相关 性 较 强 ，（） 由 ５ｎ
【 摘 要 】传 统 Ｒ Ｓ算 法 由于 复 杂 的 矩 阵 运 算 而 无 法 满足 实 时 性 要 求 ， 传 统 Ｒ Ｓ算 法 的 基 础 上 ， 出基 于简 化 型 Ｌ 在 Ｌ 提
Ｒ Ｓ算 法 的延 迟 改进 型 噪 声 抵 消 系统 模 型 ， 将 此 模 型 应 用 于 Ｔ ３ ０ ５ ０ Ｓ Ｌ 并 ＭＳ ２ Ｃ ５ ９ Ｄ Ｐ的 语 音 处理 平 台 上 实 时 实 现 。实
验 证 明 ， 模 型 滤 噪性 能较 普通 的 Ｌ 该 ＭＳ 自适 应 滤 波器 有 显 著 提 高 ， 可 满足 实 时性 要 求 。 且
回声消除几种常用的算法比较
回声消除几种常用的算法比较（1）LMS与RLS自适应滤波算法性能比较最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS 算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
基于自适应噪声抵消系统，对比研究了两类自适应滤波算法在噪声抵消应用中的滤波性能。
计算机仿真实验结果表明，两种算法都能从高背景噪声中提取有用信号。
相比之下，RLS算法具有比LMS好得多的启动速度和收敛速度，对非平稳信号适应性强，其滤波性能明显好于LMS算法，但其计算复杂度高，不便于实时处理。
而LMS算法相对存在收敛速度不够快和抵抗突出值干扰能力不够强。
值得深入研究的是降低RLS算法的计算复杂度，进一步提高LMS算法的收敛速度并减少其残余(失调)误差。
(2)LMS与NLMS的比较通过理论分析和实验对比得出NLMS算法的复杂度最小且鲁棒性最好，但是遇到相关信号时，收敛速率最慢。
在实际应用中，NLMS算法便可以基本满足要求，但是NLMS算法步长选择一种收敛速度和收敛精度的折衷。
(3) NLMS算法与NBLMS算法的比较由于回声消除的效果除了与算法有关外，还与滤波器系数的个数、采样率、削波处理、近端语音信号检测等因素相关，因此对两个算法进行比较时，这些因素都取相同值．两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较见表1．由此可见：两种算法在性能上的差异与滤波器系数的个数N 和滤波器系数块大小M有关．上述的几种算法各有特点。
(1)RLS算法即使是在输入信号相关矩阵的特征值扩展比较大的情况都能实现快速收敛，且对输入参考信号特征值散布不敏感，但其实现都以增加计算复杂度和稳定性问题为代价，而这些问题对于基于LMS准则的算法来说却并不重要，因此实际应用中很少采用。
RLS和LMS自适应算法分析
RLS和LMS自适应算法分析RLS（Recursive Least Squares）自适应算法和LMS（Least Mean Squares）自适应算法是常见的自适应滤波算法，在信号处理、通信系统等领域有广泛应用。
本文将对这两种算法进行详细分析比较，并对它们的优缺点进行评价。
首先，我们先介绍一下这两种算法的基本原理。
RLS算法是一种递归估计算法，通过估计系统的权值并逐步修正的方式逼近期望响应。
根据最小二乘估计准则，RLS算法通过最小化滤波器输出与期望响应之间的均方误差来更新权值。
该算法以过去的输入和期望响应作为参考，通过不断修正权值，逼近最佳解。
常用的RLS算法有全选信号算法、选择性部分信号退化算法等。
LMS算法则是一种基于梯度下降的迭代算法，通过不断修正权值，使得滤波器输出的均方误差逐渐减小。
该算法的优势在于计算简单、适合实时应用。
LMS算法通过使用当前输入和期望响应对滤波器权值进行更新，更新步长由算法的学习速率参数确定，步长过大会导致算法发散，步长过小会降低收敛速度。
接下来，我们以几方面来分析比较这两种算法。
1.性能比较：在滤波效果方面，RLS算法由于基于历史输入和期望响应进行计算，能够更好地估计权值，提高滤波性能。
而LMS算法则在计算简单、实现容易的基础上，性能相对较差。
在噪声较大的环境下，RLS算法的性能相对更为优秀。
2.计算复杂度：RLS算法需要存储历史输入和期望响应，并进行矩阵运算，因此计算复杂度较高。
而LMS算法只需要存储当前输入和期望响应，并进行简单的乘法和加法运算，计算复杂度较低。
在资源受限的环境下，LMS算法更加适用。
3.收敛速度：RLS算法在每次迭代时都通过递归方式重新计算权值，因此收敛速度较快。
而LMS算法只通过当前输入和期望响应更新权值，因此收敛速度较慢。
在需要快速适应的应用场景下，RLS算法更为适合。
4.算法稳定性：由于RLS算法需要存储历史输入和期望响应，内存消耗较大。
应用于有源消声的间歇自适应RLS算法
应用于有源消声的间歇自适应RLS算法
陈克安;马远良
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】1995(23)7
【摘要】自适应有源消声最常用的算法是滤波－ＸＬＭＳ（ＦＬＭＳ）算法，虽
然ＦＬＭＳ算法运算量小，实现简便，但该算法收敛速度慢，宽带消声效果差。
针对ＦＬＭＳ算法的不足，利用误差通道时延特性，本文提出间歇自适应ＲＬＳ算法。
该算法兼有收敛速度快，宽带消声效果好，以及运算量相对较小的优点。
【总页数】1页(P83)
【作者】陈克安;马远良
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TB535.2
【相关文献】
1.间歇自适应RLS算法 [J], 陈克安;马远良
2.自适应空间有源消声最佳消声效果的实现 [J], 王冲;戴扬
3.改善宽带有源消声系统性能的间歇自适应IRLS算法 [J], 陈克安;马远良
4.与阻性消声器结合的自适应管道有源消声器 [J], 李毅民
5.基于RLS算法的有源滤波器自适应基波检测方法(英文) [J], 姜孝华;金济;Ale Emedi
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基于RLS算法的自适应噪声抵消系统研究
（ ）一 ｓ ）＋ 口（ （ ）一 （ ） （） １
自适 应噪声 对 消 系 统 在 现代 通 信 信 号 处理 中被 广 泛 应用 。例 如飞机 在 高 空 飞 行 过 程 中 飞行 员 实 时 与地 面 导 航 台保持 联络 ， 在这 个通信 过 程 中飞 行 员 的语音 传 送到 导
摘
要 ：介绍 了一 种基 于 Ｒ Ｓ算 法 的 自适 应 噪声 对 消 系 统 ， 明 了 噪 声 对 消 系 统 的原 理 以及 Ｒ Ｓ算 法 的 步 骤 与 流 Ｌ 说 Ｌ
程 。通 过 实 例 仿 真 ， 到 了 基 于 Ｒ Ｓ算 法 的 自适 应 噪 声抵 消 系 统 仿 真 图 。分 析 仿 真 结 果 得 出 ， 单 频 干 扰 与 宽 带 噪 得 Ｌ 在 声 干 扰两 种 情 况 下 ， Ｌ Ｒ Ｓ自适 应 滤 波器 都 能 很 好 地 消 除 干 扰 得 到 有 用 信 号 。证 实 了 在 通 信 语 音 信 号 处 理 中 ， 基 于 用 ＲＬ Ｓ算 法 的 自适 应 噪 声 对 消 系统 可 以消 除 语 音 噪 声 ， 高 语 音 通 信 的 信 号 质 量 。 提 关键 词 ： 自适 应 噪 声 对 消 ； Ｌ 算 法 ； Ｒ Ｓ ＭＡＴ Ａ Ｌ Ｂ仿 真
图 １ 自适 应 噪声 抵 消 系统 框 图
应 噪声对 消 系统 都是 基 于 Ｌ ＭＳ算 法 进行 ， 在 环 境 噪声 这
是 平稳 随机 信号 时效 果 明显 。当 环 境 噪声 不 是平 稳 随机 信号 时 ， ＭＳ算法 很难 自适应 的跟踪 统计特 性变化 的外 界 Ｌ
中 图 分类 号 ：ＴＮ９ ２ ３ １． 文献 标 识 码 ：Ａ
第七讲自适应噪声抵消技术
1 横向滤波器
• 三部分组成：
– 等间隔抽头延 迟线；
– 可调增益电路； – 加法器。
t
y(t) 0 h( )n(t )d
权系
l
l
数
h(kt)n(t kt)t knk (t)
k 1
k 1
2 由横向滤波器构成的噪声抵消系统
• 输出z(t)表示为：
z
• （2）输出信号失真度：
D Ss (w) Sso (w) Ss (w)
输出信号功率谱和输入信号功率谱完全一 样，是最理想的。
几种情况
• (1)信号不混入到噪声信道，同时没有独立 的附加噪声。此时：
Hopt(jw)=F(jw) ,SNRo=∞, D=0
这是最理想的。
• (2)独立噪声存在，但信号不混入噪声信道 中。此时输出中包含有噪声成分，
u(t)和v(t)的功率谱：
Su Sv
(w (w
) )
Ss Sn
(w (w
) )
Sm Sm
(w) (w)
Sn Ss
(w (w
) )
F G
( (
jw) jw)
2 2
互功率谱：
S
uv(w) Snn' (w)
Sn'n (w) Ss's' (w F ( jw)Sn (w)
)
Sss' (w) G *( j)Ss (w)
7.4 自适应滤波器应用
• 1、消除工频干扰 • 2、消除胎儿心电图干扰 • 3、消除回声 • 4、消除语音信号的背景噪声 • 5、自适应噪声消除器 • 。。。
7.4.1 消除心电图的工频干扰
消除工频干扰
毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]
![毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/e45ae55891c69ec3d5bbfd0a79563c1ec4dad715.png)
前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。
我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。
另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。
自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。
自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。
线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。
其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。
我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。
通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。
1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。
单通道RLS算法自适应噪声消除及其遗忘因子的确定
关键词 ： Ｓ算法 ；单 通道 ；自适 应滤 波器 ；噪声消 除 ； 忘 因子 ＲＬ 遗
中图分 类号 ： ＴＮ９ １ ４ １ ． 文 献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： ０ ６２ ３ （０ ７ ０ —２ ４０ １ ０ —９ ｅ ｅｌ ｉａ ｉｎ ｗｉ ｉｇ ｅ ｃ ａ ｎ ｌ ｄ ｔｖ ｏ ｓ ｉ ｎ ｔｏ ｔ ｓｎ ｌ ｈ ｎ ｅｌＲＬＳ — ｍ ｈ
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ＬＩＳｕ ｆ ｎ —ａ ｇ， ＬＩＹｉ ＹＡＮ — ｉ ｎｇ， Ｚｈｉｙ
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。