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文檔簡介
1、隨著科學技術的發(fā)展,無線通訊技術日新月異,麥克風陣列是語音通訊的基本應用,但是噪聲總是不可避免的出現(xiàn)在語音環(huán)境中,所以研究麥克風陣列降噪技術存在著重要的意義。
麥克風陣列降噪系統(tǒng)的研究存在很多需要解決的問題。麥克風的結構對降噪效果的影響,即魯棒性的研究;聲源位置和聲源的移動對信號采集的影響;當人聲頻率接近主聲源作為噪聲時,信號的分離與提取等等。除此,算法作為語音降噪的核心,算法的收斂速度,迭代復雜度都是在設計過程中應該考慮的因
2、素。本文在傳統(tǒng)的自適應算法基礎上就其算法的缺點進行了優(yōu)化,并對其降噪效果進行性能分析。
本文首先介紹了麥克風陣列的模型及麥克風陣列的相關降噪技術,如時延估計,自適應濾波器原理等。其次,對比了自適應算法的兩種基本算法,最小均方算法(LMS)與最小二乘算法(RLS),并對其進行matlab仿真,對比它們的收斂速度及誤差函數(shù),確定了RLS算法更適合本文的降噪系統(tǒng)。最后,針對RLS算法計算復雜度高的缺點,設計了一種低復雜度QR-RLS
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