归一化LMS算法在IP电话回声消除的研究

自适应滤波是IP回声消除的核心。该文针对声学回声消除的原理、基本算法以及实现过程中的一些关键问题进行了讨论与研究,并提出了适用于计算机软件实现的一种改进的LMS算法,即归一化LMS算法,通过实验结果证明它能够提高收敛性能,改善通话质量。     

基于改进仿射投影算法的数字助听器自适应回声消除

提出了一种改进的仿射投影算法。该算法建立了步长因子与误差能量之间一种新的非线性函数关系,根据误差能量的变化自动调整步长因子,以达到加快滤波器收敛速度、降低稳态失调的目的;在对误差能量的估计中提出了遗忘因子选择规则,提高了误差能量估计的准确性。对提出的算法进行的数学分析,为其快速收 敛性提供了理论依据。实验仿真表明,与传统的自适应算法以及固定步长的仿射投影算法相比,提出的改进仿射算法在收敛速度、稳态失调等方面有明显改善。     

基于LMS算法的自适应滤波器在声学回声消除中的应用

阐述了自适应滤波器的基本原理,在介绍LMS自适应滤波算法的基础上,利用TMS320VC5402 DSK的软、硬件平台,进行LMS自适应滤波器的设计仿真,并对语音回声进行消除。实验表明,该算法在应用中具有良好的滤波性能,达到了较好的回波消除效果。     

一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e（n）来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ（n）随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

针对LMS算法收敛性能差的缺点,提出一种改进LMS算法即NLMSISA.首先从理论上分析并介绍了LMS算法及其改进算法,并将改进算法-变符号函数法(ISA)和归一化变步长(NLMS)算法有机结合,提出了该NLMSISA算法,理论上该改进算法具有物理实现难度低、收敛速度快、且能收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)的特点.在MATLAB下,通过采用LMS、LMSISA和NLMSISA三种算法对FIR和IIR两种结构的系统分别进行了辨识仿真研究,结合三种算法的均方误差收敛曲线分析,验证了提出的改进LMS算法在敛速度、稳态误差上都明显优于现有几种算法.该算法对于实际工程应用的自适应滤波问题提供了一个较好的算法.     

带残余回声处理的回声消除算法

提出一个能在实际环境中使用的回声消除算法,利用子带回声消除的特点,结合人耳听觉掩蔽效应,提出带有残余回声处理的回声消除算法.仿真数据和实际应用证明,该算法能够有效改善回声消除的效果.     

改进的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

对变步长的(LMS)自适应算法进行了讨论,本文提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行了仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢的变化的特性,并且在低信噪比的环境下有更好的抗噪性能,滤波效果更好。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

针对现有LMS（Least Mean Square）算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长LMS算法,建立了步长参数μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系: 与现有的算法相比,同时引入记忆因子λ和控制函数取值的参数β(n),使当前步长与上一次迭代所得步长及前M个误差的平方相关。理论分析和计算机仿真结果表明,与现有几种常见的LMS算法相比,改进的算法收敛速度和稳态误差的性能指标得到提高。     

基于箕舌线的变步长LMS自适应算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出一种新的基于箕舌线的变步长LMS算法，并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性较好、简单、易于实时处理等优点外，计算机仿真结果表明，其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于SVSLMS算法和NLMS算法，且不需进行指数运算，计算复杂度低于SVSLMS算法，用于通信降噪取得了较好的效果。     

一种改进的变步长LMS自适应算法及分析

现有的变步长LMS算法中,大都采用建立步长因子与误差信号的函数关系的方法,以提高算法的收敛速度和跟踪性能,但由于未考虑输入信号对算法性能的影响,使得当输入信号发生变化后,稳态误差明显增大。为此,在现有算法的基础上,引入了输入信号因子,提出了一种改进算法。该算法可根据瞬时误差和输入信号来调整步长因子,使算法不仅能保持较高的收敛速度和跟踪性能,还可在输入信号变化的情况下,保证较小的稳态误差。理论分析及仿真实验表明新算法的性能优于现有算法。     

非高斯噪声下的回声消除算法研究

回声消除一直是信号处理领域的热门研究方向,其中自适应滤波器是在回声消除问题中最为广泛应用的技术,但自适应滤波算法主要是在基于高斯噪声条件下的应用,而现实环境广泛存在着非高斯的噪声,这严重影响了基于L2范数的自适应噪声滤波算法的噪声消除性能。为解决回声消除方法对非高斯噪声的适用性问题,根据回声路径具有明显的稀疏系统特性,结合比例矩阵的设计思想以及符号算法(SA),提出一种改进的MIPNSA算法。该滤波算法既能很好地适应于不同的背景噪声,同时也在较大程度上增强了对稀疏系统的适应能力。仿真测试结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声条件下,本算法比现有的一些算法的回声消除效果更佳。     

VoIP中一种基于WebRTC的回声消除改进算法

回声现象是语音通信系统中的常见问题,一直困扰和影响着通信质量。提出一种基于WebRTC(Web Real-Time Communication)开源框架的回声消除算法。该算法针对定点运算框架的局限性,采取浮点算法实现,提高了算法的效率和精度,同时还满足实时性要求。在移动设备上的仿真结果表明,所提算法在复杂度相当的前提下比原有算法有更高的回声返回损耗增益值,具备更好的回声消除性能。     

变速率更新自适应算法在回声抵消中的应用

通过对回声抵消的实际应用环境进行分析, 本文提出一种动态改变滤波器权系数更新速率的算法. 该算法在权系数的更新速率与误差信号之间建立一种非线性函数关系, 具有在环境突变阶段, 滤波器系数的更新速率自动变快, 而在稳态阶段更新速率很慢的特点, 可以极大地降低自适应滤波器算法的运算量. 理论分析和计算机仿真结果表明该算法具有良好的收敛性能和跟踪性能, 稳态误差的水平与传统算法保持一致.     

一种改进的NLMS算法及其在回声消除中的应用

针对回波抵消器中大量抽头系数需要更新的问题,提出了一种基于权系数局部迭代和集员滤波的NLMS算法。首先基于权系数瞬时梯度估计的Mmax系数局部迭代方法,在每次迭代中把幅度较大输入元素对应的权系数筛选出来进行更新。其次,为了进一步减少算法的运算量,引入了基于系数稀疏更新理论的集员滤波算法,该算法中只有当参数估计误差大于给定的误差门限时滤波器系数才进行迭代更新,从而有效地减少了滤波器系数的迭代次数。     

一种新的变步长比例仿射投影算法研究

研究比例仿射投影算法,针对自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种变步长的改进比例仿射投影算法( VSS- IPAPA).利用后验误差去补偿干扰信号对系统稳态性能的影响,得到了算法新的最优步长准则,根据步长准则以及先验误差与后验误差之间的联系,导出了一种适用于比例仿射投影的步长调节方法.综合了稀疏算法、数据重用方法及变步长的优点.最后通过对改进算法进行仿真,结果表明,在增加少量计算量的情况下,系统的收敛速度和稳态性能有明显的改善,证明了比例仿射投影算法的有效性.     

IP电话系统中的消回声处理

分析了IP电话系统中回声的特点,并针对其回声具有路径延尺、延尺抖动大等特点,提出了一种基于延尺分析的自适应回声消除器设计的新思想和相关算法。介绍了自适应回声消除器的基本结构及各个功能模块,例如：变阶自适应滤波器,语音状态检测器,延尺分析器和NLMS算法控制器。本文还详细论述了以TMS320C6201DSP为硬件平台实现能运用在IP电话网关中的自适应回声消除器及其在IP电话系统中的连接关系。在文章的最后,列举了自适应回声消除器的性能测试结果,并分析了自适应回声消除器的优点,证明了自适应回声消除器能很好地解决IP电话系统中的回声消除问题。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其在噪声抵消中的应用

本文提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中。该算法解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它采用误差信号的相关值去调节步长,使得算法的均方误差小、收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。