基于擴展相關最小均方算法的調(diào)整理論的研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展,人類一步步的邁進看信息化時代,其中信號處理已經(jīng)成為相關研究的熱門課題之一。而各種通訊手段層出不窮,其中語音通話質(zhì)量也越來越得到人們的重視,長期以來,通話中的回聲和噪音一直都是影響通訊質(zhì)量的大難題,尤其是各種高延時通訊手段的應用使得這些問題越來越突出。為此,以最小均方算法(LMS)為代表的各種自適應濾波開始得以應用。由于LMS算法具有簡單,計算量小,易于實現(xiàn)實時處理等優(yōu)點,得到了快速的發(fā)展。但是在雙工情況下,LMS無法正常

2、的工作。
　　 基于相關函數(shù)的自適應濾波算法是專門針對全雙工環(huán)境所設計的新型自適應濾波算法。但現(xiàn)有的基于相關函數(shù)的自適應濾波算法也存在著問題。本文介紹了兩種相關算法:相關最小均方算法(CLMS)和擴展相關最小均方算法(ECLMS),通過實驗數(shù)據(jù)可以看出它們在雙工條件下能夠正常的工作。但算法仍然存在著不足,如錯誤信號收斂速度不高、無法處理長回聲脈沖響應等。針對這些問題點,本文開展了相關的研究工作,主要如下:
　　 (1)在

3、ECLMS算法基礎上,進行變抽頭改進。提出了變抽頭的ECLMS算法(TECLMS)。根據(jù)其抽頭特點,在算法的運行過程中,根據(jù)條件對前后兩次的誤差信號比較來選擇適當?shù)某轭^值,使得抽頭數(shù)從大到小逐漸變化,從而減少了算法的計算復雜度。
　　 (2)提出了一種變步長的ECLMS算法(SECLMS),選擇指數(shù)函數(shù)作為步長調(diào)整公式,使得步長在錯誤信號大時獲得較大值,在錯誤信號在誤差信號小時獲得較小值。實驗結果可以看出,SECLMS的實驗效果