语音去噪LMS自适应滤波算法

为了达到最佳的滤波效果，使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性，提出了一种自适应算法：最小均方算法（LMS算法）。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性，所以获得了极为广泛的应用。采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应语音去噪进行了仿真试验。仿真结果 表明，应用LMS算法的自适应滤波器实现了对信号噪声的自适应滤除。

function [ynWen]=filter_LMS（xndnMmu）
% 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    
%     itr  迭代次数            （标量）     默认为xn的长度M% 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）

itr = length（xn）;
en = zeros（itr1）;             % 误差序列en（k）表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差
W  = zeros（Mitr）;             % 每一行代表一个加权参量每一列代表-次迭代初始为0
% 迭代计算
for k = M:itr                  % 第k次迭代
    x = xn（k:-1:k-M+1）;        % 滤波器M个抽头的输入
    y = W（:k-1）.‘ * x;        % 滤波器的输出
    en（k） = dn（k） - y ;        % 第k次迭代的误差
    % 滤波器权值计算的迭代式
    W（:k） = W（:k-1） + 2*mu*en（k）*x;
end
% 求最优时

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1123  2013-12-30 10:42  filter\filter_LMS.m

     文件       1168  2013-12-31 13:14  filter\process_LMS.m

     目录          0  2014-05-11 18:48  filter

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 2291                    3