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news 2025/9/17 8:45:57

wordpress建站教程交友,基于jsp的电商网站开发,岚皋网站建设,房屋室内装修设计目录一、背景二、GUI页面三、程序 3.1 LMS滤波程序 3.2 GUI程序四、附录一、背景本文介绍了一种最佳的自适应滤波器结构，该结构采用最小均方差（LMS）作为判据，通过不断迭代自适应结构来调整得到最佳滤波器…

一、背景

二、GUI页面

三、程序

3.1 LMS滤波程序

3.2 GUI程序

四、附录

一、背景

本文介绍了一种最佳的自适应滤波器结构，该结构采用最小均方差（LMS）作为判据，通过不断迭代自适应结构来调整得到最佳滤波器系数。并且，本文基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统。本文具体的研究内容如下：

（1）首先介绍了语音信号去噪的基本理论，并对常见的去噪算法进行了介绍，如傅里叶算法、短时傅里叶算法、小波算法。

（2）深入分析了自适应滤波的基本理论，并重点研究了LMS自适应滤波的语音信号去噪模型。

（3）设计了一个基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统，支持IIR、FIR、LMS自适应滤波等多种语音去噪算法。通过对比各类语音去噪算法的实验结果，本文发现LMS自适应滤波算法具有最好的去噪效果。

二、GUI页面

三、程序

3.1 LMS滤波程序

function [yn,W,en]=filter_LMS(xn,dn,M,mu)
% 输入参数:
%     xn   输入的信号序列      (列向量)
%     dn   所期望的响应序列    (列向量)
%     M    滤波器的阶数        (标量)
%     mu   收敛因子(步长)      (标量)     要求大于0,小于xn的相关矩阵最大特征值的倒数    
%     itr  迭代次数            (标量)     默认为xn的长度,M<itr<length(xn)
% 输出参数:
%     W    滤波器的权值矩阵     (矩阵)
%          大小为M x itr,
%     en   误差序列(itr x 1)    (列向量)  
%     yn   实际输出序列             (列向量)itr = length(xn);
en = zeros(itr,1);             % 误差序列,en(k)表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差
W  = zeros(M,itr);             % 每一行代表一个加权参量,每一列代表-次迭代,初始为0
% 迭代计算
for k = M:itr                  % 第k次迭代x = xn(k:-1:k-M+1);        % 滤波器M个抽头的输入y = W(:,k-1).' * x;        % 滤波器的输出en(k) = dn(k) - y ;        % 第k次迭代的误差% 滤波器权值计算的迭代式W(:,k) = W(:,k-1) + 2*mu*en(k)*x;
end
% 求最优时滤波器的输出序列
yn = inf * ones(size(xn));
for k = M:length(xn)x = xn(k:-1:k-M+1);yn(k) = W(:,end).'* x;
end

3.2 GUI程序

function pushbutton1_Callback(hObject,eventdata,handles)
[y,fs]=audioread('su.wav');
sound(y,fs);
n = length(y);
t = (0:n-1)/fs;
Y=fft(y,n);
subplot(2,2,2);plot(t,y);title('原始信号波形');
xlabel('时间/s');ylabel('幅值');
subplot(2,2,4);plot(abs(Y));title('原始信号频谱');
xlabel('采样点');ylabel('幅值');
% hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)等等，篇幅所限