基于lms的自适应回声消除算法研究与实现

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1、基于LMS的自适应同声消除算法的研究与实现第l章综述础的非线性LMS算法得到了较大的发展【221，人们对于回声消除算法的考虑，也逐渐从线形消除回声发展到非线性消除回声【矧。表1．2LMS算法及其导出算法的优缺点比较算法优点缺点通常收敛速度较慢，且过高的滤ⅨS算法算法简单，稳定性好。波器阶数很容易造成误差积累，导致算法发散。是自适应信号处理中应用最广泛的收敛速度慢，对非平稳信号的自NLMS算法算法之一，简单易实现。适应能力差。是对N【MS算法步长控制的修改；PNLMS算法只对稀疏回声路径有效。收敛快，对稀疏回声路径有效【刚。是对PN

2、LMS算法的改进，根据n值算法实现成本过高，需要考虑n‘PNLMS++算法的奇偶性在PNUMS算法和NLMS值的奇偶性。算法间进行切换嘲。是NLMS算法的多维推广，其性能仿射投影算法与算法复杂性都介于MmS算法算法复杂性仍然较高。与RLS算法之间【8，161。是对NLMS算法的一种结构改进；由于分析滤波器及综合滤波器它将信号分为多个子带，这样每个子不够理想，因此有时会引入信号SNL，MS算法带滤波器的收敛性较容易得到保证，子带间混叠失真，这个缺点限制并且长度比全频带滤波器小很多，所了它的使用【171。以收敛速度快【171。在非平稳

3、环境中，特别是在连续，是一种ⅫLMS的改进算法，计算量跳变的环境中，由于每次跳变都增加很少，能够显著地增加收敛速n，sS．UⅥS算法会引起误差的增大，导致步长的度，并且收敛后能达到更小且更稳定减小，跟踪时变信号的速度也会的最小均方误差忉。变慢同。对高度有色的输入信号的处理特别算法处理的效果过于依赖转换：TDU订S算法有效【埘。的好坏。後j⋯?

4、，～二⋯。??4基于LMS的自适应回声消除算法的研究与实现第1章综述1．2．2回声消除的双端通话检测算法用于回声消除的双端通话检测算法目前有如下几种：(1)基于能量的Geigel检测算法通过

5、输入信号与输出信号的比值决定通话的状态。该方法适用于电学回声消除系统，但不适合于声学回声消除系统【4’241。(2)相干检测技术的基本思想是用本地信号向量与远端信号向量之间的相干性来判定当前系统的状态【251。(3)互相关检测法用本地信号向量与远端信号向量之间的相关性来检测通话状态，在非双端通话状态下，它们的相关性大；在双端通话状态下，它们的相关性小I厕。(4)两向量夹角法利用滤波器的输出回声向量与近端输入信号向量之间的向量夹角来检测通话状态，在非双端通话状态下，它们的夹角小；在双端通话状态下，它们的夹角大【明。1．2．3回声消除

6、产品技术概述现有市场上产品的回声消除方法大致可分为以下三种。(1)增益调整。当一方讲话时，将其信号传送方向的增益提高，同时将其相反方向的增益降低，以降低回声。但其结果是，当双方同时讲话时，只有一方的声音能够传送出去，只有一方能听见对方：或是双方的声音断断续续①。(2)最小均方法回声消除。传统的最小均方法收敛慢，易发散，只能消除剩余的回声(最大约为20db尸，不得不用非线性手法(NLP，NonlinearProcessing)来消除剩余的回声。(3)采用子带自适应滤波技术。将信号分割成多个不同的子带(频带)分别进行处理，这样可提高收

7、敛速度，降低发散速度，同时能改善回声消除的能力(最大约为35db)。这样，给非线性处理留下足够的余地。但是，该算法的时间复杂度和空间复杂度较大，不适合于在PDA上实时消除回声【1刀。1．3自适应滤波器的基本概念和原理下面介绍有关自适应滤波器算法的一些基本概念和原理。包括自适应滤波器回回声消除产品的特征和原理，htIp：，枷ww．wbnck∞毗h锄pin．h劬。自适应信号处理，hnp湖出s．删Itwav．∞删po酬prinl?bid=45＆id=5212645基于删S的自适应回声消除算法的研究与实现第l章综述算法的三个基本要素㈣、衡

8、量自适应滤波器算法好坏的性能函数和如何选择合适的自适应滤波器算法【捌，最后简单介绍本文研究的LMS算法的数学推导过程。1．3．1自适应滤波器算法的基本要素一个完整的自适应算法由三个基本要素构成，分别是最小化算法的定义、目标函数形式的定义和误差信号的定义。以下详细介绍三种基本要素【281。(1)函数F最小化算法的定义【281：它从本质上会影响自适应过程的收敛速度和计算复杂度。在白适应信号处理领域，应用最广泛的最优化方法有牛顿方法、拟牛顿方法和最陡下降法。(2)目标函数州P@)】的定义l冽：目标函数其实就是性能函数。如果利用算法的计算

9、复杂度作为定义准则，则可列出在推导自适应算法过程中最广泛使用的一些目标函数形式，具体见表1．3【捌。表1．3四种常见目标函数形式的比较目标函数目标函数公式均方误差(MSE)F№@)】tE【Ie@)12】最小二乘(Ls)砟删=击∑扭@∽12加权最小二