基于自适应滤波对音频信号的处理详解

毕业设计论文题目基于自适应滤波对音频信号的处理学生完成日期2012年5月基于自适应滤波对音频信号的处理摘要自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在信号的传播过程中，通常会受到噪声的干扰，这时候自适应滤波器就体现出了它的重要作用。传统的滤波器只能过大学本科生毕业设计（论文）2滤一种或几种干扰噪声，然而随着信号传输环境的不断变化，传统的滤波器已经不能适应，这就需要一种根据环境的改变，通过自适应算法来改变滤波器的参数和结构，来达到更好滤波效果的滤波器。自适应滤波器是利用前一时刻获得的滤波参数，自动地调节、更新现时刻的滤波参数，以适应信号和噪声未知的统计特性，从而实现最优滤波。本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。因LMS算法具有低计算复杂度、在平稳环境中的收敛性好、其均值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的稳定性等特性，使LMS算法成为自适应算法中应用最广泛的算法，所以最终采用基于LMS算法设计自适应滤波器。对读取一段wav格式的音频文件采用MATLAB进行仿真，通过实验结果来体现该滤波器可以根据信号随时修改滤波参数，达到动态跟踪的效果，使滤波信号更接近于原始信号。关键词：自适应滤波；LMS算法；MatlabABSTRACTTheadaptivefilterisanimportantpartofthedigitalsignalprocessing.inthespreadofthesignalprocess,usuallysubjecttonoiseinterference,andthiswasreflectedwhentheadaptivefilteroutofitsimportantrole.Thetraditionalfilterscanonlyfiltrationoneormoreofthenoiseinterference,however,withtheconstantchangeofthesignaltransmissionenvironment,thetraditionalfilterscannotadapttochangesintheenvironmentwhichrequiresathroughadaptivealgorithmtochangethefilterparametersandstructureofthedevicetoreachthebetterthefilteringeffectofthefilter.Theadaptivefilteristouseatimebeforegetthefilterparametershavebeenautomaticallyadjustandupdatethecurrentmomentoffilterparameters,toadapttothesignalandnoisestatisticalpropertiesoftheunknowninordertoachieveoptimumfilter.Thispaper,fromtheadaptivefilterthesignificanceofresearchandintroduceditselementarytheory,algorithmanddesignmethod.Thecoreofthewholesystemistheauto-adaptedfilter'salgorithm.ForLMSalgorithmhaslowcomputationalcomplexity,intheenvironmentofsteadyconvergence,themeanunbiasedtoconvergetoawienersolutionandtheuseofthelimitedprecisionofthestabilityofthealgorithmandothercharacteristics.大学本科生毕业设计（论文）3LMSalgorithmasadaptivealgorithmintheapplicationofthemostawiderangeofalgorithms.，SoFinallythedesignofadaptivefiltersbasedonLMSalgorithm.ToreadawavformataudiofilesusingMATLABsimulationandexperimentalresultstoreflectthefiltercanbemodifiedatanytimeaccordingtothesignalofthefilterparameterstoachievetheeffectofdynamictracking,sothatthefilteredsignalclosertotheoriginalsignal.Keywords:adaptivefilter;LMSalgorithm;Matlab目录第一章绪论....................................................61.1引言...................................................6大学本科生毕业设计（论文）41.2自适应滤波理论的发展...................................61.3自适应滤波器的基本概念.................................71.3.1自适应滤波器特征及特点...........................71.4自适应滤波器原理.......................................81.5课题研究意义和目的.....................................9第二章自适应LMS算法的研究...................................112.1自适应LMS算法的发展..................................112.1.1LMS算法的历史..................................112.1.2LMS算法的现状..................................112.1.3LMS算法的发展前景..............................112.2自适应LMS算法的原理.................................122.3自适应LMS算法降噪的原理.............................14第三章WAV文件格式...........................................153.1WAV文件格式介绍.....................................153.2PCM数据的存放方式...................................163.3WAV文件格式.........................................17第四章仿真实验...............................................194.1MATLAB语言介绍......................................194.1.1MATLAB的特点..................................194.1.2MATLAB的优势..................................194.2MATLAB仿真...........................................204.2.1MATLAB程序仿真................................204.2.2仿真结果.......................................22大学本科生毕业设计（论文）54.3LMS自适应算法性能分析...............................24第五章总结..................................................24参考文献......................................................25致谢.........................................................26第一章绪论1.1引言在过去的40年中，信号处理技术获得了巨大发展，数字电路设计技术的进步，是促大学本科生毕业设计（论文）6使人们对数字信号处理领域越来越感兴趣的关键技术原因。相应的数字信号处理系统之所以具有吸引力，是因为它具有可靠性好、精度高、体积小以及灵活性强等特点。滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性，如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求已知信号和噪声的统计特性，如自适应滤波。自适应滤波的原理就是利用前一时刻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、性能判断和自适应算法。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算法。线性自适应算法的种类很多，有LMS自适应滤波算法、R路自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共轭梯度算法等。1.2自适应滤波理论的发展早在20世纪40年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性（自相关函数或功率谱），以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当输入信号的统计特性偏离设计条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。到60年代初，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器已成功地应用到许多领域，它既可对平稳的和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可作非线性滤波。实质上，维纳滤波器是卡尔曼滤波器的一个特例。若设计卡尔曼滤波器时，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要求对信号和噪声的统计特性有先验知识。但在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波。WidrowB.等于1967年提出的自适应滤波理论，可使自适应滤波系统的参数自动地调整而达到最佳状况，而且在设计时，只需要很少的或是根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。因此，近十年来，自适应滤波理论的方法得到了迅速发展。大学本科生毕业设计（论文）71.3自适应滤波器的基本概念凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。在近代电信装备和各类控制系统中，滤波器应用极为广泛。在所有的电子部件中，使用最多，技术最复杂要算滤波器了。滤波器的优劣直接决定产品的优劣，所以，对滤波器的研究和生产历来为各国所重视。滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的交流电。您可以通过基本的滤波器积木块——二阶通用滤波器传递函数，推导出最通用的滤波器类型：低通、带通、高通、陷波和椭圆型滤波器。传递函数的参数——f0、d、hHP、hBP和hL