1. 소개
최소 평균 제곱 (LMS, 최소 평균 제곱)은 가장 기본적인 적응 형 필터링 알고리즘입니다.
LMS 알고리즘은 적응 형 필터에서 일반적으로 사용되는 알고리즘으로 Wiener 알고리즘과 다른 점은 입력 시퀀스에 따라 시스템 계수가 변경된다는 것입니다. Wiener 알고리즘에서는 시스템의 최적 계수를 구성하기 위해 입력 시퀀스의 자기 상관 함수 섹션을 가로 챕니다. LMS 알고리즘은 최소 평균 제곱 오차 기준에 따라 초기화 된 필터 계수를 지속적으로 수정하여 구현됩니다. 따라서 이론적으로 LMS 알고리즘의 성능은 동일한 조건에서 Wiener보다 우수합니다. 그러나 LMS는 초기 값 아래에서 단계적으로 조정되므로 시스템이 안정되기 전에 조정 시간이있을 것입니다. 조정 시간은 스텝 팩터에 의해 제어됩니다. 일정 범위 내에서는 스텝이 커집니다. 계수, 조정 시간이 작아지고 단계 계수의 최대 값은 R의 트레이스입니다. LMS는 최소 평균 제곱 오차의 원칙 대신 최소 제곱 오차의 원칙을 채택하며 기본 신호 관계는 다음과 같습니다.
둘째, 소스 코드
clear all;clc; close all;
%filedir=[D:\Program Files\MATLAB\speech.wav]; %路径设置不对，以下用不到就省略掉，直接用下行代码的文件名
filename='speech.wav';
%fle=[filedir filename]; %无用行，以下没用到
[s,fs] =audioread(filename); %wavread函数在此版本后不能用了，改用audioread
s=s/max(abs(s)); %将语音信号幅值归一化
N=length(s); %求信号的长度
time=(0:N-1)/fs; %设置横坐标的时间
ns=0.5*cos(2* pi* 50* time); %计算出50Hz的工频信号
x=s+ns'; %语音信号和50Hz的工频信号叠加
snr1=SNR_singlech(s,x); %计算叠加后50Hz工频信号之后的信噪比
x1=cos(2* pi * 50 * time); %设置x1和x2
x2=cos(2* pi * 50 * time);
w1=0.1; %初始化w1和w2
w2=0.1;
e=zeros(1,N); %初始化e和y
y=zeros(1,N);
mu=0.05; %设置mu
for i=1:N
y(i)=w1* x1(i)+ w2* x2(i); %LMS自适应陷波器滤波
e(i)=x(i)-y(i);
w1=w1+mu* e(i) * x1(i);
w2=w2+mu* e(i) * x2(i);
end
output=e'; %陷波器输出
snr2=SNR_singlech(s,output); %计算滤波后的输出
snr=snr2-snr1;
fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr);
%wavpaly(x,fs); %从声卡发声比较
audioplayer(x,fs)
pause(1);
audioplayer(output,fs);
wavwrite(output,'hehe.wav');
세, 실행 결과
네, 비고
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