申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117767915A

主分类号：H03H21/00

分类号：H03H21/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明涉及一种基于改进的归一化变步长LMS算法的自适应滤波方法，属于数字信号处理领域。该方法解决了现有自适应滤波方法在信道辨识过程中，滤波器稳态性能低，初始收敛速度慢，以及在面对大量的未知环境参数，计算出的固定常数值不稳定时，SVSS‑NLMS步长切换式算法的稳态性能下降的问题。改进后的算法采用了三段切换式的步长更改方案，其中，中间段步长采用了实时缩减迭代的方案，能够平滑的将初始大步长过渡到最佳小步长，有着更快收敛速度的同时，鲁棒性更佳。该算法定义为ISSVS‑NLMS，在硬件处理数据时，需要调整的参数更少，稳定性更高，风险更低，该算法有利于回声抑制系统的硬件实现。

主权项：1.基于改进的归一化变步长LMS算法的自适应滤波方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1：建立回声抑制系统的辨识模型，向拾音端口输入功率为的初始信号xn，组成输入信号矩阵Xn＝[xnxn-1...xn-L+1]T，其中n代表信号的序列数，L是滤波器长度；步骤2：将输入信号xn输入到自适应滤波器中，处理后自适应滤波器输出yn，将输入信号xn与回声信道做卷积处理后得到回波信号HTnXn，回波信号与信道中的零均值高斯白噪声做合成处理后得到自适应滤波器的期望输入信号dn，其中dn＝HTnXn+nn，其中Hn为回声信道的系数，nn是功率为的零均值高斯白噪声；步骤3：在保持算法稳定的范围内选取初始大步长μ1的值，其中1≤μ1＜2，根据μ1的值计算出初始的稳态MSD1，然后根据MSD1计算步长μ1的迭代切换点n1；同时计算出最佳稳态MSD∞与最佳的自适应滤波器步长μopt；步骤4：对上述自适应滤波器的输出信号yn与期望输入信号dn做处理，得到误差输出信号en；步骤5：将误差信号en输入自适应滤波器，利用ISVSS-NLMS算法的自适应滤波器系数的迭代更新方程对滤波器系数Wn进行迭代更新，使滤波器对回声信道的环境系数进行辨识，最后滤波器系数趋近于回声信道系数，从而将经过信道的回声进行抵消，得到下一段的输出信号en，该信号作为经过处理的纯净语音信号，传输至放大端进行扩大输出；所述ISVSS-NLMS算法的自适应滤波器系数的迭代更新方程为： 其中，μn为动态变化的步长参数，其变化范围为0＜μn＜2，δ取值范围为0δ1，用于避免被零除，K为调谐参数，在128阶的典型情况下，其变化范围为140＜K＜280，其值用于调整不同滤波器阶长下的步长值变化范围，n为迭代次数，即信号的序列数，用于在迭代过程中选择较大的值使方程更新。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于改进的归一化变步长LMS算法的自适应滤波方法

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