回声抵消器-综合课设报告

东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院综合课程设计设计题目回声抵消器的MATLAB设计与实现专业名称班级学号学生姓名指导教师设计时间1目录1设计题目与设计任务···············································21.1设计题目···················································21.2设计任务···················································22前言····························································23设计内容························································33.1回声的产生原理以及消除······································33.1.1回声的简述·············································33.1.2电学回声产生原理·······································33.1.3声学回声产生原理·······································43.1.4回声的消除·············································53.2自适应滤波器原理以及算法····································53.2.1自适应滤波器概述·······································53.2.2维纳滤波器的结构和原理·································63.2.3最速下降算法···········································63.2.4LMS算法···············································83.2.5归一化LMS算法········································93.2.6RLS算法···············································113.3回声抵消器的算法及其软件实现································133.3.1回声抵消器原理及算法···································133.3.2三种算法的仿真和分析···································133.3.3算法流程图·············································173.3.4算法小结···············································183.4回声抵消器的DSP实现········································193.4.1系统硬件框图···········································193.4.2系统功能模块介绍·······································194结束语··························································215参考文献························································22附录·····························································2321、设计题目与设计任务1.1设计题目：回声抵消器的MATLAB设计与实现1.2设计任务（1）用MATLAB软件实现回声抵消器；（2）设计基于DSP的回声抵消器硬件框图；（3）了解用DSP实现回声抵消器的关键问题；（4）完成必要的软件流程图。2、前言现今通信技术极大的进步，但人们在通信质量仍然受到许多因素的制约，其中的一个重要的因素就是通信中回声的产生，回声有时会对通信质量造成极大地损害，以至于无法令人忍受，所以人们在很早的时候就开始研究如何消除回声了，而今在消除回声方面人们已经取得了不小的进展。估计一个受到加性噪声污染信号的常用方法，是让受污染信号通过一个旨在抑制噪声、而让信号相对不变的滤波器。这种滤波器的设计属于最佳滤波的范畴。用于上述目的的滤波器，既可以是固定的，也可以是自适应的。固定滤波器的设计必须根据信号和噪声的先验知识，而自适应滤波器却具有自动地调节自身参数的能力，故它们的设计要求极少或根本不要求信号和噪声特性的先验知识。噪声对消（这里可以把回声看作一种特殊的噪声）是最佳滤波器的变形，在很多应用中极为优越。噪声对消使用从安装在信号很弱或信号不可检测的噪声场中的一个或多个传感器取得的辅助输入或参考输入，将此输入加以过滤，并将它从包含信号和噪声的原始输入中减去。结果，原始噪声就受到衰减，或者由于对消而被消除掉。本文主要讨论了LMS(LeastMeanSquare)算法、NLMS算法（归一化LMS算法）、RLS算法(即递归最小二次方算法)三种算法来实现回声抵消，通过MATLAB软件的仿真来比较三种算法的优缺点，从而可以在不同的情形和要求下有正确的选择。在本文最后给出了回声抵消器的硬件实现的框图，并做了简要的分析，以便于对回声抵消器有更深入的理解。33、设计内容3.1回声的产生原理以及消除3.1.1回声的简述回声是原始信号中返回到信号源的被延迟和失真的部分。在通信系统中有两种回声：（1）电的或线路回声，这主要是由于传输媒介中的阻抗不匹配产生的；（2）声回波，这是由声波的反射以及麦克风和扬声器间的声音耦合造成的。电学回声和声学回声在电话网中总是存在的，但需要以下条件电话用户才能感受到回声，回波通路延时足够长。对于大多数电话用户来说，如果讲话者的回波通路延时时间：小于30ms，不易察觉；大于30ms，可以察觉，并影响听话效果；大于50ms，非常严重，需要控制。3.1.2电学回声产生原理如图1是长途电话电路的简化形式来自A的话音A的话音回波来自B的话音图1长途电话电路简化图用户和电话局之间的本地链路由双向的两线电路组成，而电话局间通过四线载波设备连接。两线与四线间的转换是通过一种叫混合器的特殊设备来完成的。理想的混合器应该是这样的：1、把进来的信号传到两线的输出，而没有任何信号泄露到它的输出端；2、把两线电路传来的信号传到它的输出端而没有能量反射回两线线路。在实际中，由于阻抗不匹配（参见附录一），混合器不可能完全做到这电话1混合器A混合器B电话24两点。因此，四线电路输入端的一些能量泄露到输出端或作为回波返回，电流泄漏使得一部分信号的能量反射回信号源，这种反射和信道延迟结合在一起，使讲话者听到自己的声音，也就是产生了回声。这种回波通常比源信号低11dB，如果返程延迟大于40ms，通话便难以忍受。3.1.3声学回声产生原理声学回声是受声波传播影响的回声产生方式，一般情况下可以分为两种情况：直接回声和间接回声。直接回声是指扬声器播放出来的声音未经任何反射沿路径直接进入麦克风被拾回，这种回声延迟时间最短，且与远端说话者的语音能量、扬声器与话筒之间的距离、角度、扬声器的播放音量及话筒的拾取灵敏度等因素有关。间接回声是指扬声器播放的声音经不同的路径一次或多次反射后进入麦克风所产生的回声集合，这种回声的特征是延迟时间长，延迟抖动大，回声音量受环境影响大。如图2为房间内扬声器和麦克风发出以及接受声波示意图图2房间内扬声器和麦克风发出以及接受声波示意图系统的性能会因下列影响而降低：1、房间里的混响。因为麦克风不仅拾取说话者的语音，也拾取房间里壁墙和家具的声音反射。2、回波。由放置在同一房间里的麦克风和扬声器之间的声音耦合产生的回波。另一个房间的语音不仅被所示的房间听到，同时也被所示房间的麦克风拾取，如果不采取措施，将会成为另一个房间说话者的回声。随着回声消除技术的发展，当前回声消除研究的重点已由“线路回声”的消除，转向了“声学回声”的消除，而目前被广泛采用的是声学回声消除器传输设备53.1.4回声的消除对声学回声主要有三种消除方法：1、改善扬声器周边环境；2、使用回声抑制器；3、使用声学回声消除器(AEC，AcousticEchoCanceller,又名回声抵消器)。现代回声消除系统一般采用自适应信号处理技术。其基本思路是估计回声产生回路的特征，人为模拟一个回声信号，在输入信号中减去这一信号，从而达到消除回声的目的。由于回声产生路径通常是未知的且是时变的，所以采用自适应滤波器来模拟其产生的回路。声回波抵消的核心是一个自适应滤波器，自适应滤波器的使用中要考虑的重要问题是优化调整滤波器参数的准则，该准则不仅要对滤波器性能提供有意义的度量，而且必须到处可实现的算法。对自适应算法的要求是收敛速度快，计算复杂度低，稳定性好，失调误差小。3.2自适应滤波器原理以及算法3.2.1自适应滤波器概述滤波器是一种以物理硬件或计算机软件形式，从含噪声的观测数据中抽取信号的装置。滤波器可以实现滤波、平滑和预测等信息处理的基本任务。在实时信号处理中，往往希望滤波器在实现滤波、平滑或预测等任务时，能够跟踪和适应系统或环境的动态变化。这就需要滤波器的参数可以随时间做简单的变化或者更新，因为复杂的运算不符合实时快速处理的要求。换言之，滤波器的参数应该可以用递推方式自适应更新，这类滤波器统称为自适应滤波器。线性自适应滤波器分为两类自适应数字滤波器结构（这是根据其冲激响应的形式来划分的），即：有限长冲激响应（FIRFinite-durationImpulseResponse）滤波器和无限长冲激响应（IIRInfinite-durationImpulseResponse）滤波器。自适应滤波器具有在未知环境下良好运行并跟踪时变输入统计的能力，使得自适应滤波器成为信号处理和自动控制的强有力手段。事实上，自适应滤波器已经成功地应用与通信、雷达、声呐、地震学和生物医学工程等领域。它们都有一个共同的基本特征：用输入向量和期望响应来计算估计误差，并用该误差依次控制一组可调滤波器系数。自适应滤波器应用的四种基本类型的作用描述如下：1）辨识2）逆滤波3）预测4）干扰消除以下就对维纳滤波器以及最速下降算法和LMS算法做简要的分析和讨论。63.2.2维纳滤波器的结构和原理所谓维纳滤波器，即一类线性最优离散滤波器，图3建立了线性离散时间滤波器的方框图。输入输出期望响应估计误差图3线性离散时间滤波器示意框图滤波器输入有无穷时间序列(0)u，(1)u，……组成，滤波器输出的冲激响应也为无穷序列(0)w，(1)w，……。令()yn代表滤波器在离散时间n时的输出，希望它是期望响应()dn的估计值。估计误差()en的定义为期望响应()dn与滤波器输出()yn之差，即)()()(nyndne（3.1）对滤波器的要求是使估计误差在某种统计意义下“尽可能小”。为此，对滤波器有如下约束：(1)滤波器是线性的（一方面是为了使信号通过滤波器后不发生“畸变”，另一方面是为了方便对滤波器的数学分析）(2)滤波器是离散时间的，这将使滤波器可以利用数字硬件或软件实现。3.2.3最速下降算法最速下降算法是一种最古老而又非常有用的通过迭代寻找极值的方法。又因为滤波器设计最常用的准则是使滤波器实际输出y(n)=()Hnuw=()Hnwu与期望响应()dn之间的均方误差2{()}Een为最小，这就是最小均方误差(MMSE)准则。为此，我们定义代价函数为下列均方误差：2*(){()}{()()}nEenEenenJ（3.2）式中E为统计期望算子。线性离散时间滤波器7最速下降算法的