回声抵消器的MATLAB设计与实现
基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计
基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计信号消噪是一种常见的信号处理技术，其目的是从噪声中提取出原始信号，并去除或减小噪声对信号质量的影响。
MATLAB是一个功能强大的数学计算和数据分析软件，提供了丰富的信号处理工具，可以轻松实现信号消噪的算法和程序设计。
在MATLAB中，信号消噪处理通常包含以下几个步骤：1.加载和预处理数据：首先，需要将采集到的原始信号加载到MATLAB中。
根据具体的信号类型和采集方式，可能需要进行一些预处理操作，如数据格式转换、归一化、滤波等。
2.信号分析与噪声检测：在进行信号消噪之前，需要进行信号分析以及确定噪声的类型和特性。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，如信号分析工具箱和统计工具箱，可以对信号进行频域分析、时域分析、小波分析等，并根据分析结果确定噪声的频谱、功率和分布等信息。
3.信号消噪算法选择和实现：根据噪声的特性和分析结果，选择适当的信号消噪算法进行处理。
常见的信号消噪算法包括滑动平均法、小波降噪法、谱减法、自适应滤波法等。
MATLAB提供了这些算法的函数和工具箱，可以直接调用并实现。
4.参数调优和性能评估：在实际应用中，不同的信号消噪算法可能涉及到一些数值参数的设置。
通过对不同参数的调优，可以进一步提高信号消噪的效果。
MATLAB提供了一系列调优工具和性能评估函数，可以辅助进行参数选择和算法优化。
5.可视化和结果分析：最后，将去噪后的信号进行可视化展示，并进行结果分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和数据分析工具，可以帮助用户对去噪结果进行直观的展示和评估。
除了信号消噪处理，MATLAB还可以用于信号生成、信号变换、信号模型建立等方面的程序设计。
可以通过编写MATLAB脚本或函数，结合信号处理工具箱中的函数和工具，实现更复杂的信号处理任务，如语音识别、图像去噪、振动分析等。
总结起来，基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计能够快速、高效地实现信号处理任务。
基于MATLAB的_回声信号产生器课程设计
电子信息工程学院《DSP技术及应用》课程设计报告题目：基于MATLAB的回声信号产生器专业班级：通信工程专业二〇一三年六月十六日目录一、设计目的 (1)二、设计要求 (1)三、设计原理及方案 (1)四、设计流程 (5)五、调试分析 (5)六、GUI界面 (17)七、设计总结.………………………………………………………. .20一、设计目的综合运用我们掌握的数字信号处理知识，利用matlab语言编程进行回声信号产生器的设计再对其进行频谱分析，实现回声的产生，消除和隐藏。
1、首先熟练掌握对声音采集、处理、衰减、延时等过程的理论知识。
2、根据设计思路，学习资料的搜集与整理。
3、通过理论与实际的结合，在理论的基础结合实际情况完成课程的设计。
关于MATLAB软件：MATLAB语言具备高效、可及推理能力强等特点,是目前工程界流行最广泛的科学计算语言。
MATLAB强大的运算和图形显示功能，可使信号与系统上机实验效率大大提高。
特别是它的频谱分析和滤波器分析与设计功能很强，使数字信号处理工作变得十分简单，直观。
关于GUI界面：图形用户界面GUI (Graphics User Interface) 是由各种图形对象,如图形窗口、图轴、菜单、按钮、文本框等构建的用户界面,是人机交流信息的工具和方法。
GUI 设计即可以基本的MATLAB 程序设计为主,也可以鼠标为主利用GUIDE 工具进行设计。
二、设计要求首先，自己录取一个合适的原声信号，并对其进行频谱分析；然后通过数字信号处理对已录制好的原声信号进行延时，衰减，产生出回声信号，通过图形与原声信号进行比较；再把信息转换成二进制信号将其叠加在回声中，通过数字信号处理实现信息的隐藏；最后，通过设计GUI界面将结果展示出来。
1、通过计算机中的y=fft（x）傅里叶变换，对原声信号和回声信号进行频谱分析。
2、通过设计FIR、IIR滤波器对原声信号进行衰减、延时产生一次、三次、六次无限次回声。
matlab课程设计-基于MATLAB的回波信号的产生与消除
数字信号处理课程设计题目：基于MATLAB的回波信号的产生与消除课程：MATLAB课程设计姓名：学号：摘要在这个课程设计中，利用matlab采集一段语音，在这段语音的基础上，加入一定延时和衰减的回音，最后消去回音并且测出延时时间来计算障碍物距离正文①设计目的与要求采集语音：采集一段语音，绘制其时域波形，对此音频信号用FFT作谱分析。
加入回声：对采集的语音进行处理，加入一段回声，并绘制其时域波形，对其进行FFT频谱分析，绘制频谱图。
从带有回声的声音信号中恢复原信号：设计合适的滤波器，对带有回声的声音信号进行滤波，恢复原信号。
绘制所设计滤波器的幅频和相频特性，及滤波后的信号的时域波形和频谱图。
从带有回声的声音信号中估计反射物的距离：采用相关分析法从带有回声的声音信号中估计反射物的距离。
②具体内容及原理（1）语音采集利用matlab采集一段语音并保存，代码如下fs=8000;x=wavrecord(3*fs,fs,'double');wavplay(x,fs);wavwrite(x,'原始信号'); //存储音频：原始信号（2）原始信号的时域波形，FFT频谱分析代码如下subplot(3,1,1);plot(x);grid on;xlabel('时间');ylabel('幅值');title('原始信号时域波形');subplot(3,1,2);f=(0:3*fs-1)*fs/(3*fs);plot(f,abs(wx));grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');title('幅频特性');subplot(3,1,3);plot(f,angle(wx));grid on;xlabel('频率');ylabel('相位') ;title('相频特性');图如下：（3）加入回声在已有声音信号x的基础上产生带回声的声音信号，可以表达为在原信号的基础上叠加其延时衰减的分量。
实验四回声估计和回声消除
实验报告实验课程：数字信号处理实验开课时间：2020—2021 学年秋季学期实验名称：回声估计和回声消除实验时间： 2020年11月18日星期三学院：物理与电子信息学院年级：大三班级：182 学号：姓名：一、实验预习(2)利用y[h]=x[k]+ax[k-n]模型,获得混有回声的声音信号y[k]。
解：clc;clear;close allload mtlbN=4001;n=2000;a=0.5;S1=zeros(1,6000);for i = 1:4000S1(i)=mtlb(i);endfor i = 1:4000S1(i+n)=S1(i+n)+a*S1(i);endY2=fft(S1);figure(1)title('时域有回声的信号')plot(S1)figure(2)title('频域有回声的信号')plot(Y2)(3)利用相关函数估计回声的延迟时间n和幅度a,说明误差的原因。
解：clc;clear;close allload mtlbN=4001;n=2000;a=0.5;S1=zeros(1,6000);for i = 1:4000S1(i)=mtlb(i);endfor i = 1:4000S1(i+n)=S1(i+n)+a*S1(i);end[x,d]=xcorr(S1,S1);figure;title('相关函数估计')plot(d,x)(4)根据估计的参数,设计一个逆系统以消除回声。
解：clc;clear;close allload mtlbN=4001;n=2000;a=0.5;S1=zeros(1,6000);for i = 1:4000S1(i)=mtlb(i);endfor i = 1:4000S1(i+n)=S1(i+n)+a*S1(i);endb=1;a=[1,zeros(1,1999),0.5];y3=filter(b,a,S1);Y3=fft(y3);figure;plot(y3)title('时域逆系统')figure;plot(Y3)title('频域逆系统'))二、实验内容。
基于MATLAB的回声信号产生器
电子信息工程学院《DSP技术及应用》课程设计报告题目：基于MATLAB的回声信号产生器专业班级：通信工程专业二〇一三年六月十六日目录一、设计目的 (1)二、设计要求 (1)三、设计原理及方案 (1)四、设计流程 (5)五、调试分析 (5)六、GUI界面 (17)七、设计总结.………………………………………………………. .20一、设计目的综合运用我们掌握的数字信号处理知识，利用matlab语言编程进行回声信号产生器的设计再对其进行频谱分析，实现回声的产生，消除和隐藏。
1、首先熟练掌握对声音采集、处理、衰减、延时等过程的理论知识。
2、根据设计思路，学习资料的搜集与整理。
3、通过理论与实际的结合，在理论的基础结合实际情况完成课程的设计。
关于MATLAB软件：MATLAB语言具备高效、可及推理能力强等特点,是目前工程界流行最广泛的科学计算语言。
MATLAB强大的运算和图形显示功能，可使信号与系统上机实验效率大大提高。
特别是它的频谱分析和滤波器分析与设计功能很强，使数字信号处理工作变得十分简单，直观。
关于GUI界面：图形用户界面GUI (Graphics User Interface) 是由各种图形对象,如图形窗口、图轴、菜单、按钮、文本框等构建的用户界面,是人机交流信息的工具和方法。
GUI 设计即可以基本的MATLAB 程序设计为主,也可以鼠标为主利用GUIDE 工具进行设计。
二、设计要求首先，自己录取一个合适的原声信号，并对其进行频谱分析；然后通过数字信号处理对已录制好的原声信号进行延时，衰减，产生出回声信号，通过图形与原声信号进行比较；再把信息转换成二进制信号将其叠加在回声中，通过数字信号处理实现信息的隐藏；最后，通过设计GUI界面将结果展示出来。
1、通过计算机中的y=fft（x）傅里叶变换，对原声信号和回声信号进行频谱分析。
2、通过设计FIR、IIR滤波器对原声信号进行衰减、延时产生一次、三次、六次无限次回声。
基于LMS算法自适应回波抵消器的Simulink仿真分析
1 引言回波是原始声音或者信号经过延时和形变被反射回到源的一种现象，它在通信网络的许多地方出现，降低通信质量。
一般回波分为电学回波和声学回波，电学回波是由于混合变换器的阻抗不匹配，输入信号经过混合变换器后泄漏而产生的，声学回波是由于声波反射以及麦克风与扬声器间的声学耦合引起的，这种回波影响对话的自然性，严重时甚至会产生刺耳的啸叫声。
目前，声学回波消除的措施主要有移频技术、子带中心削波技术、话音控制开关技术、梳状滤波技术、话筒阵列技术、自适应回波消除技术。
前5种或者设施昂贵，或者会带来话音质量下降，或对用户进行限制，因此，自适应回波抵消技术是目前国际公认的主要技术。
Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支持线性和非线性系统，连续和离散时间模型，或者是两者的混合，系统还可以是多采样率的。
对于建模，Simulink提供了一个图形化的用户界面(GUI)，具有较高的交互性，还可以对最后得到的结果进行分析，并能够将仿真结果可视化显示。
本文即基于Simulink平台对回波抵消系统进行建模仿真，研究了该系统的消除性能。
2 回波抵消器的基本原理对于任何一种回波，回波抵消器都要先估计回波路径的特性，然后产生一个回波的副本，再利用该副本从接收信号中减去回波，以便得到期望接收的信号的估值。
由于在估计回波路径的特征参数时采用了自适应方法，因此可以跟踪回波路径的变化，这就是回波抵消器工作的基本原理。
图1给出了回波抵消器的结构框图。
图中A，B为通信的双方，A通过话筒发出的信号为x(n)，该信号在传输过程中产生的回波信号为x'(n)，即：B通过话筒发出的信号为s(n)，传输过程中的噪声信号为v(n)，两者叠加为：可见，由于回波路径是未知的，而且是时变的，因此用自适应滤波器来模拟回波，再从接收信号中减去这个回波的模拟值，从而达到抵消回波的目的。
根据具体的应用不同，自回波抵消器的算法和结构可有多种选择。
matlab课程设计-基于MATLAB的回波信号的产生与消除
(5) 从带有回声的声音信号中恢复原信号且估计反射物的距离
这里把信号的恢复和反射物距离的估计放到一起是基于这么一种考虑，说明如下： 在回声产生的过程中，用到了：y(n)=x(n)+ax(n-N)，用的a=0.5,N=2400。然而现在要从加 回声后的信号中恢复原信号，应该是在这么一种前提下，即“只有y(n)已知，其他都 是未知的”。就是说，要假设我们并不知道原信号，且a与N都是未知的，这就给信号的 恢复带来了困难，如果直接用y(n)=x(n)+0.5*x(n-2400)是不合理的。这个时候就要用到对 反射物距离的估计的过程，在这个过程中利用相关分析法可以估算出N的值，利用N来 算反射物的距离，求得N，则可以进一步求得a，具体方法和原理如下：
加回声后的信号.wav
恢复后的信号：
恢复后的信号.wav
小结：
这个过程大体上完成了所要求的功能：采集一个语音信号，加入回声，恢复原信号，估计反 射物距离。在这里，有一个非常大的不足就是，对于各个函数都是直接引用已有函数，并未 自己编程实现。在整个过程中，我认为有一点对于从回声信号中恢复原信号来说非常重要，
H (z)
X (z) 1 Y ( z ) 1 0.4* z 2400
知道系统函数后，可以调用filter函数 filter是一维数字滤波器 其使用方法如下： Y = filter (B,A,X) ，输入X为滤波前序列，Y为滤波结果序列，B/A 提供滤波器系数，B 为分子， A为分母整个滤波过程是通过下面差分方程实现的： a(1)*y(n) = b(1)*x(n) + b(2)*x(n-1) + ... + b(nb+1)*x(n-nb)- a(2)*y(n-1) - ... a(na+1)*y(n-na) 下面从带有回声的声音信号中恢复原信号并保存，并且画出时域图与频域图 代码如下 a=[1,zeros(1,2399),0.5]; b=[1]; x1=filter(b,a,y); wavwrite(x1,'恢复后的信号') subplot(3,1,1); plot(x1); grid on; xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('恢复后的信号时域波形'); subplot(3,1,2); wx1=fft(x1); f=(0:3*fs+N-1)*fs/(3*fs+N); plot(f,abs(wx1)); grid on; xlabel('频率'); ylabel('幅值'); title('幅频特性'); subplot(3,1,3); plot(f,angle(wx1)); grid on; xlabel('频率'); ylabel('相位') ;title('相频特性');
LMS回声对消算法学习及实现
录
第1章 1.1 1.2 1.3 第2章 2.1
绪论 ............................................................................................................. 1 课题研究背景、目的及意义 ........................................................................ 1 自适应回声消除方法及研究现状 ................................................................ 2 本文研究的主要内容及结构安排 ................................................................ 3 回声消除技术原理 ..................................................................................... 5 回声的产生 .................................................................................................... 5 线路回声 ................................................................................................. 5 声学回声 ................................................................................................. 6 声学回声处理方法 ................................................................................. 7
基于MATLAB的自适应声学回音抵消器优化设计
ｋｎ （ ）＝
，
ｈ ｎ Ｙ ｎ—ｍ） （） （
一
（） １
１
；
ｅｎ （ ）＝ｓｎ （）一ｋｎ （ ）＝ｓｎ ｈ ｎ ， ｎ— （ ）一 （ ）， ｍ） （
，
（） ２
由此可知 ， 回音抵消器 的核心部件是一 自 应滤波器 ， 中主要 声学 适 其
维普资讯
第 ６期
Ｎ ６ Ｏ．
宜宾学院学报
Ｊｕ ｌ ｆ ｉｉ ｎｖｒｉ ｏｍａ ｏ ｂｎＵ ｉｅｓｙ Ｙ ｔ
Ｊｎ ．０ ８ ｕ ｅ２ ０
６１
基于 Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ的 自适 应 声 学 回 音抵 消 器 优 化 设 计
肖尚辉 ， 曾辉 ， 邦 菊２， 启 忠 高 黄 周
化最小均方误差（Ｎ Ｍ ）算法等 ‘ 。 ＳＬ Ｓ 。 Ｊ
１ 声学 回音抵消器原理
差的均方值（ ｅｎ—ＳｕｒｄＥｒ ） Ｍａ ｑａ ｒｒ 达到最小。 ｅ ｏ
Ⅳ 一１
声学回音抵消器的实质就是用一个自 适应横向滤波器（ Ｆ Ａ ａｔｅ Ａ ， ｄｐｖ ｉ Ｆｔ） ｉｅ 对未知的声回授通道 Ｌ Ｍ Ｌｕｅｓｅｋｒ—Ｒ ｏ ｌｒ Ｒ （ ｏｄｒ ａｅ ｐ ｏｍ—Ｍｃ ｐｏｅ ｉｏｈｎ ） ｒ 进行系统辨识， 模拟回声路径 ， 自 通过 适应滤波算法的调整， 使其时域冲
风被置于同一空间， 经本地扬声器放大的远端话音就可能被本地的麦克
风吸收并传回远端， 以致使远端用户仿佛听到了自己的回声。这种 回声
有一定的延时， 当延迟时间超过 ５ ｍ 并且没有衰减或只有很小衰减的 ０ｓ 时候， 人们就会感觉到清晰的回声， 这种回声是通过声学途径产生 的， 称之为声学回音（Ａ ｏｓｃ ｃｏ 。 ｃｕｔ ｈ ） ｉＥ 为了增加系统的稳定性 ， 提高通信的质量， 必须设置 回音抵消器来排
MATLAB中的回声消除与降噪方法详述
MATLAB中的回声消除与降噪方法详述引言：回声和噪声是我们在日常生活和通信中经常遇到的问题，它们对音频和语音的质量和清晰度产生了负面影响。
为了解决这一问题，MATLAB提供了一系列强大的回声消除和降噪方法。
本文将详细介绍这些方法的原理和应用。
一、回声消除算法回声是由于声音信号在传输路径中由于反射而产生的重复信号。
回声消除的目标是从接收到的信号中移除掉回声部分，以使得最终的信号质量达到最优。
MATLAB提供了几种回声消除算法，其中最常用的两种是自适应滤波器法和频域法。
1. 自适应滤波器法自适应滤波器法是一种实时回声消除算法。
它利用了信号的相关性和自适应滤波器的特性，通过不断调整滤波器的系数来估计和消除回声分量。
该方法的核心思想是使用最小均方（LMS）算法或最小误差（RLS）算法来更新滤波器的系数。
LMS算法是一种基于梯度下降的算法，通过不断调整滤波器系数来最小化预测误差。
RLS算法则是一种递推最小二乘（recursive least squares）算法，通过递推更新协方差矩阵和增益向量来实现快速的滤波器调整。
这两种算法在MATLAB 中都有对应的函数实现，可以根据具体的需求选择合适的算法进行回声消除。
2. 频域法频域法是一种非实时的回声消除算法，它通过对信号进行频谱分析和变换来消除回声成分。
在MATLAB中，常用的频域方法有自适应滤波法、谱减法和频率域滤波法。
自适应滤波法在频域利用滤波器的性质消除回声，谱减法通过对信号的短时傅里叶变换（STFT）分析，将回声成分和噪声成分分离出来，并进行相应的补偿和减弱处理。
频率域滤波法则是通过选择合适的滤波器，仅保留感兴趣频率段内的信号，而将回声成分滤除。
二、降噪方法除了回声消除，降噪也是音频和语音处理中一个重要的任务。
传统的降噪方法有统计学方法和频域滤波方法。
MATLAB提供了丰富的降噪函数和算法，包括使用小波变换、频谱减法、最小均方误差（MMSE）估计等方法。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
２００９年１１月第”期危子测斌ＥＬＥＣＴＲｏＮＩＣＴＥｓＴＮｏｖ．２００９Ｎｏ．１／基于Ｍ棚，ＡＢ的自适应噪声抵消器的设计与实现徐梅花，王福明（中北大学现代教育技术与信息中心太原０３００５１）摘要：阐述了自适应噪声抵消（ＡＮＣ）技术的基本原理，基于自适应滤波器的原理，设计了自适应噪声抵消器；在对自适应滤波器相关理论研究的基础上，重点研究了自适应噪声抵消器的核心——Ｉ。
ＭＳ自适应滤波算法。
在ＭＡＴＬＡＢ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ下，建立了自适应噪卢抵消器的模型，并通过设置不同的参数进行仿真，结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。
最后对系统进行了性能分析，给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求。
关键词：自适应滤波；噪声抵消；ＬＭＳ；ＭＡＴＩ。
ＡＢ仿真中图分类号：ＴＮ９１１．４文献标识码：ＡＤｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢＸｕＭｅｉｈｕａ，ＷａｎｇＦｕｍｉｎｇ（ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ。
Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１．Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｅｌａｂｏｒａｔｅｄｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＮＣ），ｄｅｓｉｇｎｅｄＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ；Ａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ，ｔｈｅｃｏｒｅｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｅｅｌｌｅｒ－ＬＭＳａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ．ＵｎｄｅｒｔｈｅＳｉｍｕｌｉｎｋｏｆＭＡＴＩ。
基于MATLAB的语音信号加回声技术的实现
《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音信号加回声技术的实现基于MATLAB的语音信号加回声技术的实现一、设计目的回波是现代通信中影响通信质量的噪声干扰。
本课程设计要求用MATLAB 语言编程实现回波信号的产生。
在进一步娴熟运用matlab这种以数值计算和数据图示为主的计算机软件的同时，加深对声频信号中噪声的认识。
掌握MATLAB 程序设计，为以后的毕业设计奠定一定的基础。
二、设计任务提取一段音频信号，用MATLAB自带的函数功能读取语音信号，通过延迟叠加产生回波信号信号来模拟回声。
三、设计原理1，语音信号采集：使用现成的“*.wav”格式的声音信号，matlab会自动进行16khz的采样。
2，声音信号的读取：使用MATLAB中的wavread()函数读取，记录信号，采样率fs。
3，带回波信号的产生：利用MATLAB中的基本矩阵计算产生原始信号的延迟以及只有一个衰减延迟的回波信号附加到原始信号回波信号。
四、设计过程4.1声音信号x[n]的产生1、制作一段wav格式的音频，然后把它存放到对应程序段所在的磁盘中，用MATLAB函数wavread()将其提取出来绘制其时域波形对此音频信号用FFT 作谱分析，用plot()函数绘制其图形。
信号采集程序如下：%声音信号的提取[x,fs]=wavread('luyin.wav'); %把语音信号进行加载入Matlab仿真软件平台中wavplay(x,fs);% 回放语音信号。
或者sound(x,fs)figure(1);N=length(x);%求语音信号的长度subplot(3,1,1);plot(x(1:N));title('原始信号波形');y=fft(x,N);%傅立叶变换subplot(3,1,2);plot(abs(y));title('原始信号幅值');subplot(3,1,3);plot(angle(y));title('原始信号相位');2，产生的原是信号的波形，以及其幅度、相位谱如下所示：4.2声音信号y[n]的产生1，参数的设置：因为人耳能分辨出的声音延迟至少是0.1s，因此，最小延迟量不能小于0.1s。
基于MATLAB的回音抵消器的设计
题 引 起 的 ｆ ＂ ｉ － 质ｆ 变 筹 提 供 』 一 种 解 决 ’ 案． 滤 波
关键词 ： Ｍ． Ｉ 、 Ｉ ， 『 、 Ｂ 【 ＝ 『 Ｔ 】 阿抵 ＝ ＇ 『 ｉ ｌ ｊ
逆 系 统
ｌ 回音信 号处理 ＭＡ ＴＩ 八Ｉ ｛ 介 绍
ＭＡ Ｉ ’ Ｉ Ａｌ ｛ ‘ ｝ Ｉ ． 币 １ Ｊ Ｉ Ｊ Ｗａ ｘ ’ ｒ ｅ ａ ｄ对 Ｊ ｛ 音 信
｛ ｉ ．
簿始 信号渡形
２
始 信 号的波 形 ｎ Ｉ 傅里叶变化ｆ — 的 波 形
２ 利 用 Ｍ ＡＴＩ Ａ】 ｛ 合 成 与 逆 系 统 法 处 理 回 音 信 号
２ ． １ 利用 ＭＡＪ 、 Ｉ ＡＩ ＋ 对 原 始声 音信 号文 件 进 行 分 析
２ ． ２ 回 音 的 产 生 原 理
信 号 的 卷 积
迎过 ＭＡ ＴＩ Ａ Ｂ没 汁 一币 『 ｌ 川ｔ ’抵 消 ． 包括 圯 介 成 Ｈ ， ｌ Ｉ 『 利几 Ｊ 逆 系统 浊 埘 旧肯 逊 什 淌 除 ． 川｝ ｆ Ｉ ｆ 保 留ｉ ｔ ２ ． 常 的ｉ
．
从『 ｆ ｌ 『 为解 决 ｉ 拇 通讯 『 Ｉ １ 【 Ｉ ｊ
学ｌ ｕ ｌ
声 占 ‘ 。
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Ｉ ］ （ ７ ） 一∑ Ｐ ｋ （ ， 卜矗 ） ． ０ ＜Ｐ ｋ ＼ｌ
ｋ ｌ Ｊ
＂ ； Ｏ ｔ Ｉ ｎ ｄ （ ｘ， ｆ ｓ ） ； Ｉ 听原 始
其 中Ｐ 为衰减 ｒ 大 ］ 子， 为单位 脉 冲序列． 假 如原
作者简介 ： 挛』 ’ 】 ｔ 风（ １
ｚ ， （ ， ｚ ）＊ ｈ（ ７ ）；
ｂ一 ［ １ ］ － ｊ Ｉ 一［ １ ． ｚ ｅ ｒ ｏ ｓ （ １ ． ８ ８ １ ９ ） ， ０ ． ； ｌ １一 Ｅ ０ ： Ｎ ］ ； Ｋ—ｉ ｍｐ ｚ （ ｈ ． ｎ ） ； 离散 时问 系统 单 位脉 冲响 应 Ａ— Ｃ Ｏ ｎ ｖ （ Ｙ ， Ｋ） ； 脉 冲与 有 回音 的函数 卷 积 去
基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ ＷＯＲＬＤ ·探 索 与 观 察
基于ＭＡＴＬＡＢ的 自适应噪声抵消器设计
陕西科技 大学电气与信 息工程 学院 马令坤 程林 波
【摘 要 】噪 声污染 已经成 为一个亟待 解决的社会 问题 ，无论是在 日常生活 中还是在 工程应 用领域 ，噪声干扰 问题 都严 重 影响 着人们 的 生活生 产。本 文 阐述 了 自适应噪 声抵 消器原理 ，搭 建 了 自适应噪 声抵 消 系统 ，采 集 了真 实的语 音和 噪 声信号 ，并在ＭＡＴＬＡＢ中完成 了抵 消处理 ，分析 了抵 消结果 ，经过计 算信 号在抵 消前后 的信 噪 比分 别为１３．８３ｄＢ和
Ｅ［ｅ 】＝日 （ ＋，％一 ） ］＝Ｅ［ｓ 】＋ｅｌ（ｎｏ一＿，Ｊ） 】
当调节权 系数 ，使Ｅ 。】最小 ，信号 功率目ｓ 】不变 ，相
应 的最小输 出功率 为：
Ｅｍ［ 】＝墨 ＋ 一力 】＝Ｅ［ 】＋ ｆ（ 一），） ］
当 调节 权 系 数使 得Ｅ 】最小 时 ， Ｅ［（ｎｏ—ｙ） ］也 达到 最 小，滤波器输 出．ｙ无限逼近噪 声ｎ。，ｙ是噪 声ｎ。的最佳均方 估计 ［６］，系统输 出ｅ就会越接 近有用信 号ｓ。
５９．０８ｄＢ，信 噪 比 增 益 为 ４５．２５ｄＢ。
【关键 词 】自适应抵 消器 ；放大 电路 ；数据采集 ；ＭＡＴＬＡＢ处理
０ 引 言
在信 号传 输过程 中 ，受到噪 声干扰 是不可 避免 的 ， 严 重 的甚至会 淹没 在背 景噪声 里 ，使用 传统 滤波器 很难 有 很好的滤波效果［１］。 白适应 噪声抵 消器 能在不知道外界 噪声源 特性 、传输 路径 不断发 生变化 的情况 下从复 杂背 景 噪声 中提取 到有 用信 号 ，消 除外界干 扰噪 声的影 响 ， 提 高信 号信 噪 比。 自适应 滤波器 已经广 泛应用 到 了 日常 消费领 域 、军事通 信领 域 、医疗器械领 域和 工程应 用领 域［２］， 自从 自适应抵消 系统研 究 以来 ，受到 了人们广泛关 注 ， 已经成为信号处理领域 的一个重要分支 。 主 Biblioteka 入 端 … … … … … 一，
MATLAB语言编程实现回波信号的产生和消除
目录1·摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 22.正文⋯⋯ (3)(1)设计目的和要求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯ (3)(2)设计原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.3(3)设计内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..3 3.总结与致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ (11)4·参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12摘要回波是现代通信中影响通信质量的噪声干扰，也有测距估算等的使用价值。
MATLAB 语言具备高效、可及推理能力强等特点,在数值计算方法、图形功能、用户界面设计编程手段和工具等方面有着重要的应用，随着MATLAB 应用领域不断扩大，使其成为一种影响大、流行广的科学计算语言。
本文基于MATLAB 以回波这一最简单的线性模型进行分析，实现了回波的产生、消除、测量反射物的距离。
本设计方案用MATLAB 自带的函数功能读取语音信号，通过延迟叠加产生回波信号来模拟回声，通过计算分析输出信号的自相关函数利用基于自相关函数的方法来估计衰减系数和延迟，并利用快速傅里叶变换将回波信号滤除回声，得到原声音信号，同时根据延迟估计反射物的距离。
关键字：回波自相关函数MATLAB 延迟距离正文(1)设计目的和要求本课程设计要求用MATLAB 语言编程实现回波信号的产生和消除。
具体要求：(1)利用声音信号x 产生带有回声的声音文件y 。
(2)从带有回声的文件y 中消除回声。
(3)从y 中估计反射物的距离。
(2)设计原理1·根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论(采样频率、采样位数的概念，采样定理：回声信号，相关性分析；数字滤波器设计原理和方法) 。
采样频率：采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并成离散信号的采样个数。
采样位数：即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
LMS回声对消算法学习及实现
LMS回声对消算法学习及实现LMS（最小均方）回声对消算法是一种常用于消除回声的数字信号处理算法。
在通信、音频处理等领域广泛应用。
本文将介绍LMS回声对消算法的原理、学习及实现。
一、LMS回声对消算法原理1.1基本原理回声是由于声音在传输过程中遇到障碍物反射产生的延迟信号，会导致声音信号在接收端同时存在原始信号和回声信号。
为了消除回声对于声音信号的干扰，我们可以使用自适应滤波器对回声信号进行估计并进行相应的消除。
1.2LMS算法步骤1.初始化自适应滤波器的权值，并设置误差收敛阈值和学习率。
2.将原始信号通过自适应滤波器得到滤波器的输出。
3.通过参考信号和滤波器的输出计算误差信号。
4.根据误差信号和学习率调整自适应滤波器的权值。
5.重复步骤2-4，直到误差信号小于误差收敛阈值。
6.对滤波器的输出信号进行减法操作，得到去除回声后的输出信号。
二、LMS回声对消算法的学习过程LMS算法的学习过程是根据误差信号对自适应滤波器的权值进行微调的过程，以使误差最小化。
在学习过程中，学习率的选择和收敛阈值的设定对算法的性能影响很大。
在开始时，自适应滤波器的权值是随机初始化的。
然后，算法通过以下步骤进行学习：1.通过参考信号和滤波器的输出计算误差信号。
2.根据误差信号和学习率调整自适应滤波器的权值。
3.重复步骤1和2直到误差信号小于设定的收敛阈值。
学习率的选择应考虑到算法的收敛速度和稳定性。
学习率过大会导致算法不稳定，学习率过小会导致收敛速度较慢。
收敛阈值的选择应使算法在适当的误差范围内停止学习。
三、LMS回声对消算法的实现1.初始化自适应滤波器的权值，并设置误差收敛阈值和学习率。
2.通过参考信号和滤波器的输出计算误差信号。
3.根据误差信号和学习率调整自适应滤波器的权值。
4.重复步骤2和3直到误差信号小于设定的收敛阈值。
5.对滤波器的输出信号进行减法操作，得到去除回声后的输出信号。
在实现中，可以使用MATLAB、Python等编程语言进行算法的实现。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计及应用研究
, 证 明了自适 应噪声抵 消技术在 噪声背
景下提取语音信号的可行性。 在实际工 程应用中 , 经 常会遇 到强噪 声背 景中微弱信号的检测问题。由于背景噪声往往 是非平稳的和 随时间变化 的 , 往往很难用传统的方法来 解决噪声 背景中的 信号提 取问题。在 这种 情况下 , 自适应噪声抵消技术是一种有效的降噪方法 , 当系统 能提供良好 的参考信号时 , 可获得很好的 提取效果。自 适应噪声 抵消器 就是利 用自 适应噪声抵消技术 , 从背景噪 声中提取 语音信号 , 以提高语 音的清 晰度。 其目的就是要把信号中的噪声 和语音信 号进行有 效地分离 , 降低或 抑制 环境噪声的影响 , 这是 电子 技术、 声学技 术和 计算 机技术 三者 的有 效结 合。 1 自适应噪声抵消器 ( AN C )原理 自适应噪声抵消器 ( A NC ) 的原 理结构如 图 1 所示 , 其 核心部分 是自 适应滤波器 , 它有两个信号输 入通道 , 一 个被称为 主输入通 道 , 另一 个被 称为参考输入通道。
-1 2 * T
计算
是用来控制稳 必须满足 0<
I , 其中 I 为单位矩阵。
图 1 自适应噪声抵消器的原理结构框图
( 2 )对每一时刻 n = 0 , 1, 2,
, 计算
收稿日期 : 2007 - 03- 07 基金项目 : 宜宾学院教学教改专项课题 ( 2006 JG 1男 , 四川简阳人 , 硕士 , 副教授 , 主要从事信号与系统 、 现代通信原理研究 。
〔 7, 8, 9, 10 〕
根据以上讨 论 的自 适 应 噪声 抵 消器 ( ANC ) 原 理 及递 归 最 小二 乘 ( RLS) 设计算法 , 可设计构造如图 2 所示的自适应 噪声抵消器 , 其 中携带 信息的信号波形为正弦波信 号 , 噪声源 为加性高 斯白噪 声。该自适 应噪 声抵消系统可用来模拟两个麦 克风使用 的情况 , 第 一个麦克 风引入 的是 带噪声的输入信号 , 第二个麦克 风引入的 噪声与第 一个麦克 风引入 的噪 声相关 , 而与携带信息的信号无关。 图 4 携带信息的原始信号以及自适应滤波器处理后的误差 3 在胎儿心电图检测中的应用
实验四 回声估计和回声消除 信号分析与处理实验电子教案
实验四 回声估计和回声消除
一、实验目的
掌握利用信号分析和系统设计的基本原理进行回 声估计和回声抑制的基本原理和基本方法。
Байду номын сангаас
实验四 回声估计和回声消除
二、 实验原理
利用MATLAB命令load mtlb取得语音信号x[k]。然 后用命令x=mtlb将语音数据存在x向量中。含有回声的语 音信号y[k]的数学模型可表示成：
y[k]=x[k]+ax[k-n] (a<1) 其中，x[k]是未被污损的语音信号，y[k]是由x[k]叠加 回声信号ax[k-n]组成，回声信号ax[k-n]是延时n个时刻且 在幅度上减小到a倍的x[k]。
基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
基于MATLAB的自适应噪声抵消器的设计与实现
徐梅花;王福明
【期刊名称】《电子测试》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】阐述了自适应噪声抵消(ANC)技术的基本原理,基于自适应滤波器的原理,设计了自适应噪声抵消器;在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了自适应噪声抵消器的核心--LMS自适应滤波算法.在MATLAB中的Simulink下,建立了自适应噪声抵消器的模型,并通过设置不同的参数进行仿真,结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号.最后对系统进行了性能分析,给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求.
【总页数】4页(P43-46)
【作者】徐梅花;王福明
【作者单位】中北大学现代教育技术与信息中心,太原,030051;中北大学现代教育技术与信息中心,太原,030051
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.4
【相关文献】
1.基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计及应用研究 [J], 肖尚辉;高曾辉;黄邦菊
2.基于MATLAB的自适应噪声抵消器设计 [J], 马令坤;程林波
3.自适应噪声抵消器的MATLAB设计与实现 [J], 成利香;张桂新
4.基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与控制:MATLAB算法基础》 [J], 花有清
5.基于MATLAB和FPGA的DDS发生器的设计与实现 [J], 李奇;黄大胜;李倩;缪露露
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回声抵消器的MATLAB设计与实现
前言
随着信息时代的到来，人们日渐依赖的通信方式正从早期的单一语言通信向多种业务、多种网络综合通信的方向发展，这也正是目前讨论比较多的多媒体通信的发展方向。
在各种各样的通信业务中，凡是需要同时使用扬声器和麦克风的场合，例如会议电视、免提电话等系统终端，都不可避免地会因本地扩声系统和麦克风之间电声祸合，产生回声问题。
为了增加系统稳定性，提到通信的质量，必须设置回声抵消器来排除回声的影响。
1回声抵消的原理
回声抵消器(ACE)的基本原理是用一个自适应滤波器去辨识扬声器与麦克风之间的声回波路径，通过自适应滤波算法的调整，使其自适应权值与声回波房间的冲激响应逼近，从而得到声回波估计信号，再将估计信号从麦克风接收到的语言信号中减去，即可实现声回波抵消（如图1所示）。
其中，声回波抵消器产生的回波抵消预测信号为r(n)，实际声回波信号为r(n),预测误差信号为e(n)。
则用公式表达声回波抵消的过程为：
e(n)=r(n)-r(n) （1）
（2）
由图1可知，声回波抵消的核心是一个自适应滤波器。
自适应滤波器使用中要考虑的重要问题是优化调整滤波器参数的准则，该准则不仅要对滤波器性能提供有意义的度量，而且必须导出可实现的算法。
对自适应算法的要求是收敛速度快，计算复杂度低，稳定性好，失调误差小。
2回声抵消器的算法
回声抵消器的算法都采用自适应算法，目前最受欢迎的自适应算法是LMS 算法，LMS 算法简单有效，易于实现，最小均方误差算法（LMS ）是一种用瞬时值估计梯度矢量的方法，即
2[()]()2()()()n e n e n n n ∂∇==-∂X h （3）
按照自适应滤波器滤波系数矢量的变化与梯度矢量估计的方向之间的关系，可以写出LMS 算法调整滤波器系数的公式如下所示：
1(1)()[()]2n n n μ+=+-∇h h
()()()n e n n μ=+h X （4）
上式中的μ为步长因子。
μ值越大，算法收敛越快，但稳态误差也越大；μ值越小，算法收敛越慢，但稳态误差也越小。
为保证算法稳态收敛，应使μ在以下范围取值：
（5） 其中是X （n ）的相关矩阵的最大特征值。
3基于DSP 的回声抵消器的设计
3.1硬件设计
本设计方案采用TLC320AD50C 音频CODEC 芯片及其外围电路来进行音频A/D 和D/A 转换；采用性价比比较高的定点DSP 芯片TMS320VC5402完成回声抵消算法及相关控制功能；外部EPROM 采用29EE010芯片构成1M 的存储空间。
图2给出了回声抵消器的硬件实现框图。
3.2软件设计
软件实现总体流程图如图3所示。
图3 回声抵消器软件流程图
4算法的定点DSP实现
定点的DSP同浮点DSP相比，体积小、功耗低、运算速度快且价格低廉等优点，但是由于定点元素会带来溢出、截尾等降低精度的不良影响，而提高算法的精度往往是以降低处理速度为代价的。
所以在浮点运算的定点DSP实现中尤其要注意处理好速度和精度的关系。
4.1提高速度方面的设计
算法实现的成功与否，速度也是一个关键因素，否则达不到实时处理的要求，就失去了实际应用的价值。
速度的提高，主要是通过对算法数据结构的合理安排来完成。
应用LMS算法进行滤波器的设计，在速度方面的考虑主要有循环地址修改和程序循环执行两个方面。
在LMS 算法中，需要用到大量的滑窗结构，如FIR滤波器、LMS算法、格型运算等。
在DSP中，对滑窗的设计应尽量采用循环缓冲区。
LMS算法中，存在大量的重复操作，如FIR滤波器的重复乘加运算，自适应滤波器权值的更新的运算等。
在循环的设计中，应充分利用DSP中的单指令重复和块重复操作，因为DSP中有专用的硬件支持，可是使循环的开销达到最小。
用单指令重复，机器周期的开销仅为（N+1）个机器周期（N为循环次数）。
用块重复操作，机器周期的开销仅为（xN+2）个机器周期（x为程序块单独执行的周期数，N为重复的次数）。
4.2提高精度方面的设计
在精度设计方面，主要包括计算时对溢出和截尾的处理。
溢出处理。
在累加操作中，往往由于累加和超出了定点DSP表示的范围，产生溢出。
C54x的数据总线宽度为16位，而两个累加器的宽度为40位，故能在很大的程度上防止溢出。
但当累加的次数增多时，仍会产生溢出。
在实时处理系统中，首先采用恰当的订标方法，同时为了保证DSP的流水线操作，采用饱和方式处理个别溢出，即如果累加结果溢出，就置结果恒为最大值或最小值。
截尾误差的处理。
在大多数小数乘法中，都只保留16为结果，因此会引入截尾误差，又称舍入误差。
C54x中的专用指令LMS，在执行过程中，会自动地加入舍入操作。
由于自适应滤波器的基本运算是LMS算法，因此大大的减少的截尾误
差。
5仿真结果
将语音信号简化为一个正弦信号，对该信号延时形成回声，再叠加一个高斯白噪声，采用LMS算法滤波得输出信号，仿真图如下：
6结束语
随着免提式话音通信的快速发展，设计较高性价比的回声抵消器已成为越来越受关注的问题。
LMS算法虽不是回声消除中的最佳算法，但是它具有算法简便快捷、易于实现等优点，并且在此基础上，通过一些改进可以得到性能较好的算法。
因此基于DSP设计的回声抵消器必然在语言通信方面具有比较广泛的应用前景。
参考文献。