基于组合滤波算法IP电话的回声消除

网络之间互连的协议（IP,Internet Protocol）电话回声消除问题一直都是研究的热点,通常使用自适应滤波算法来消除回声,但其收敛速度和稳态失调之间的矛盾是回声消除需要解决的一个重要问题。研究一种组合比例自适应滤波算法,按照一定的比例组合两种具有一定互补性能的算法,能够有效解决收敛速度和稳态失调。通过MATLAB仿真分析,证明了组合比例自适应滤波算法具有更快的收敛速度和良好的稳态特性。     

基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造合适的步长因子有效的解决了传统LMS算法收敛速度和稳态误差相矛盾的问题.变换域LMS自适应滤波算法通过正交变换降低了输入信号矩阵的相关性,提高了算法的收敛速度.将这两种算法相结合,提出了一种新的基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法.仿真结果表明,该算法无论是收敛速度还是稳态误差都有了很大的提高.     

基于LMS算法的自适应滤波及在回声消除中的应用

介绍NLMS和NVLMS两种算法控制步长的思想。在此基础上，提出了新的变步长算法，同时使用误差积累和误差控制步长变化，并构建了基于自适应滤波算法的回声消除系统，将三种算法分别在此系统中应用，仿真验证了提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。并且在发生系统跳变时也能快速收敛。     

一种基于模糊推理的变步长自适应滤波算法

论文对现有的变步长自适应滤波算法进行了分析,并定性地给出了变步长自适应滤波算法中步长变化应满足的4条准则。根据这些准则,文章提出了一种新的基于模糊推理的变步长自适应滤波算法。理论分析和实验仿真结果都表明,新算法能够符合文中提出的变步长准则,很好地满足了收敛速度和收敛精度的要求。此外,还给出了该算法应用于回声消除中的结果。     

一种用于回声消除的变步长SC-MPNLMS频域分块算法

针对回声路径的冲激响应时间长,稀疏控制μ律比例归一化最小均方算法(SC-MPNLMS)计算复杂度高的问题,提出一种变步长的频域分块SC-MPNLMS的线性回归,得到估计回声每个频点的自相关,以及估计回声与误差信号的互相关来确定泄漏系数,从而调整全局步长因子对自适应滤波器系数进行变步长矩阵的更新,改善了算法在稳态阶段时步长因子过大的缺点。针对频域分块自适应滤波算法初始收敛速度慢的问题,将滤波器初始权值赋值为稀疏度适中的随机序列。实验结果表明,在回声路径不同的稀疏程度条件下,保持了与SC-MPNLMS算法相近的收敛速度与稳态回声返回损耗增量(ERLE),并且降低了算法复杂度。     

一种新的变步长变换域自适应滤波算法

变换域LMS算法能通过正交变换有效降低输入信号自相关矩阵特征值的分散程度,可提高算法的收敛速度;变步长LMS算法可以克服固定步长因子所导致的算法在较快收敛速度和较小稳态误差之间存在的矛盾,从而获得较快的收敛速度和较好的收敛结果。将二者相结合,提出了一种新的变步长变换域自适应滤波算法。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且运算量较少,具有良好的实用性能。     

一种非线性变步长LMS自适应滤波算法

基于定步长LMS自适应滤波算法存在稳态误差和收敛速度无法合理协调的缺点,通过在误差信号与步长之间建立非线性关系,提出了一种新的变步长LMS算法。通过步长函数可以让步长因子在算法初始阶段具有较大值,在算法收敛阶段获得较小值,且变化平缓。理论分析和实验仿真结果表明,新算法克服了在稳态自适应阶段步长调整导致系统不稳定的问题。将新算法应用于电脑风扇噪声的有源噪声控制中,取得了良好的效果。     

基于新步长调整函数的正交小波变换自适应滤波方法

研究一种基于新的步长调整函数的正交小波变换最小均方自适应滤波算法,阐述了基于正交小波变换的自适应滤波原理,解释了正交小波变换能够提高算法收敛速度的原因。将一种新的步长调整函数应用于正交小波变换最小均方自适应滤波系统,通过模型识别检验了算法的收敛速度和稳态误差。使用该方法进行体震信号的自适应滤波,获得了更快的收敛速度和更好的滤波效果。     

一种类箕舌线函数的变步长归一化自适应滤波算法

在综合考虑自适应滤波算法设计中收敛速度、稳态误差、计算复杂度和跟踪性能等指标的基础上,该文提出一种类箕舌线函数的变步长归一化自适应滤波算法,用类箕舌线函数代替Sigmoid函数作为步长迭代公式,引入基于相关误差的变步长调整原则,在大大增强算法稳定性的同时大幅度提升了算法的收敛速度、跟踪性能,减小了算法的计算复杂度.在Matlab平台上分析了改进的步长函数中参数α;β以及γ的不同取值对算法的影响,并将该文算法与已有的基于Sigmoid函数和基于箕舌线函数的变步长LMS算法进行了比较,仿真结果表明,该文算法有更快的收敛速度、更好的跟踪能力以及较小的稳态误差和较强的鲁棒性.     

变步长自适应滤波算法的统一框架及其矢量扩展

针对大量的变步长自适应滤波算法,提出了一种采用约束最优化方法描述变步长自适应滤波算法的统一框架.在该框架下,不同算法的目标函数或决策变量不同.利用该框架,将非参数变步长归一化最小均方误差(NPVSS-NLMS)算法扩展到矢量空间,导出一种新的变步长仿射投影算法.理论分析与计算机仿真表明,该算法不仅能根据输出误差自适应调整步长,而且对强相关输入信号能够保持良好的收敛速度、很小的稳态误差和很快的跟踪速度.将该算法应用于回波抵消,其稳态误差比NPVSS-NLMS算法低近5dB.     

基于子带分解和比例归一化算法的回声消除器设计与仿真

针对稀疏信道条件下的网络回声抵消问题。提出了一种比例归一化子带自适应滤波算法。该算法基于子带分解结构,并利用网络中回声路径的稀疏特性,使得各个系数的步长与该系数的绝对值成比例,加快了活动系数的收敛速度,从而改善了子带分解算法在稀疏信道条件下的性能。仿真结果表明：将所提算法应用于网络回声消除器,能够获得很快的收敛速度和很低的稳态失调。     

一种改进的NLMS算法在声回波抵消中的应用

收敛速度和残余均方误差是衡量最小均方算法性能的重要指标。在声回波抵消算法中,为了寻求收敛速度快和计算量小的自适应算法,在归一化最小均方误差算法基础上,把当前时刻以前的误差引入归一化收敛因子中得到一种新算法,可以减小信号样本波动对权重带来的影响。该算法比传统的归一化最小均方算法收敛性能更好,稳态失调也比其小。计算机仿真结果表明,新算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于传统的归一化最小均方误差算法。     

一种改进的数字同频直放站自适应反馈干扰抑制算法

基于数字地面电视广播(Digital Terrestrial Television Broadcasting,DTTB)同频直放站的回波干扰抑制,提出了一种变步长块LMS(Variable Step- size Block Normalized Least Mean Square,VSSBNLMS)自适应算法.此算法的目的是为了提高传统回波干扰抑制的自适应算法的收敛速度和降低计算复杂度.其将输入信号分为长度相等的块,在每一个数据块内,权值向量只更新一次,有效地降低了计算复杂度.另外,该算法通过输出误差控制更新步长的变化,与传统的归一化LMS(NLMS)和块LMS(BLMS)算法相比,提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法具有良好的收敛速度和回波干扰抑制性能.     

改进仿射投影算法及其在电子回声消除中的应用

在电子回声消除应用中,为提高自适应算法的收敛速度,提出一种改进的仿射投影算法及其快速实现形式.新算法利用回声路径的稀疏结构特征,通过收敛步长控制矩阵,按滤波器各系数幅值大小,等比例地为其指定相应收敛步长,以加快大系数收敛,最终达到加快滤波器整体收敛速度的目的.对新算法进行的统计学分析,为其快速收敛于目标系统的算法特性提供了理论依据.仿真实验表明与传统自适应算法相比,新算法能减小稳态失调并大幅提高收敛速度,其低计算复杂度亦保证了系统的实时性.     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对一些变步长LMS算法分析的基础上,提出了步长因子μ(n)与误差信号e(n)之间一种新的非线性函数关系,该算法比固定步长LMS算法收敛速度快,稳定性好,另外与文[5]中算法相比,不需要进行指数运算.将该算法应用于自适应噪声抵消系统的仿真中,计算机仿真结果与实际分析相一致.     

An Adaptive Acoustic Echo Cancellation Algorithm Based on Subband Decomposition and Conjugate Gradient Method

1 Introduction In speech communication applications ,the presence ofcoupling fromloudspeaker to the microphone often re-sults in undesired acoustic echo that seriously degradesspeech quality.Current solutions for removingthis echoare based on the real ti me identification of the acoustici mpulse response by using adaptive filtering or AdaptiveEcho Cancellation (AEC) filter techniques . Several AEC algorithms have been proposed for thisproblem. An acoustic echo canceller based upon inputort…     

基于梯度向量投影的自适应滤波算法的改进及其在多路回波消除中的应用

该文首先对Lim(2000)的基于梯度向量正交投影的算法(OGA)进行了分析和改进,在此基础上获得了一种新的自适应滤波算法(MOGA)。新算法使用时变遗忘因子对误差进行指数加权平均来估计均方误差,并使用该因子改变自适应迭代过程中滤波器系数向量的更新方向.然后将改进后的新算法扩展成两路回波消除算法用于多路回波的消除中,获得了良好的效果。仿真结果表明, MOGA不仅对时变或时不变系统具有很好的跟踪能力,克服了Lim(2000)所提算法收敛性不佳甚至有时发散的缺陷,而且应用于多路回波消除时具有计算量小,收敛速度快和精度高等特点,其收敛速度和精度优于J.Benesty(1996)和G.Sankaran(1999)的相应结果。     

自适应算法在干扰抵消器应用中的比较研究

文中介绍了自适应滤波算法的原理和干扰抵消器工作原理，并将LMS算法、NLMS算法和变步长LMS算法分别应用在了干扰抵消器中进行了仿真。仿真的结果表明，三种自适应算法运用到了干扰抵消器中，都可以很好地滤除干扰，提取有用信号。其中运用了变步长LMS算法的干扰抵消器无论在收敛速度和滤波性能上，都要强于其他两种算法。