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基于扩展相关最小均方算法的调整理论的研究

康少立  
【摘要】:随着科技的发展,人类一步步的迈进看信息化时代,其中信号处理已经成为相关研究的热门课题之一。而各种通讯手段层出不穷,其中语音通话质量也越来越得到人们的重视,长期以来,通话中的回声和噪音一直都是影响通讯质量的大难题,尤其是各种高延时通讯手段的应用使得这些问题越来越突出。为此,以最小均方算法(LMS)为代表的各种自适应滤波开始得以应用。由于LMS算法具有简单,计算量小,易于实现实时处理等优点,得到了快速的发展。但是在双工情况下,LMS无法正常的工作。 基于相关函数的自适应滤波算法是专门针对全双工环境所设计的新型自适应滤波算法。但现有的基于相关函数的自适应滤波算法也存在着问题。本文介绍了两种相关算法:相关最小均方算法(CLMS)和扩展相关最小均方算法(ECLMS),通过实验数据可以看出它们在双工条件下能够正常的工作。但算法仍然存在着不足,如错误信号收敛速度不高、无法处理长回声脉冲响应等。针对这些问题点,本文开展了相关的研究工作,主要如下: (1)在ECLMS算法基础上,进行变抽头改进。提出了变抽头的ECLMS算法(TECLMS)。根据其抽头特点,在算法的运行过程中,根据条件对前后两次的误差信号比较来选择适当的抽头值,使得抽头数从大到小逐渐变化,从而减少了算法的计算复杂度。 (2)提出了一种变步长的ECLMS算法(SECLMS),选择指数函数作为步长调整公式,使得步长在错误信号大时获得较大值,在错误信号在误差信号小时获得较小值。实验结果可以看出,SECLMS的实验效果好于ECLMS。由于新算法与现有的基于相关函数的自适应滤波算法一脉相承,所以完全可以并能更好地适用于全双工环境。


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