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

ＥＬＥＣＴＲｏＮＩＣＴＥｓＴ

Ｎｏｖ．２００９

Ｎｏ．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：Ａ

Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎ

ＭＡＴＬＡＢ

ＸｕＭｅｉｈｕａ，ＷａｎｇＦｕｍｉｎｇ

（ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ。Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１．Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｅｌａｂｏｒａｔｅｄｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＮＣ），ｄｅｓｉｇｎｅｄＡｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ；Ａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｅｄ

ｔｈｅｏｒｙｏｆａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ，ｔｈｅｃｏｒｅｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｅｅｌｌｅｒ－ＬＭＳａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓ

ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ．ＵｎｄｅｒｔｈｅＳｉｍｕｌｉｎｋｏｆＭＡＴＩ。ＡＢ，ｂｕｉｌｔｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅ

ｃａｎｃｅｌｌｅｒａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｉｎｓｔａｌｌｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｄｅｃｌａｒｅｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍ

ｃａｎｒｅｃｏｖｅｒｏｒｉｇｉｎａｌｓｉｇｎａｌｆｒｏｍｎｏｉｓｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ

ｇｉｖｅｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｅｌｅｃｔｅｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｓｉｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ；Ｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ；ＬＭＳ；ＭＡＴＬＡＢｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

Ｏ引言

基于自适应噪声抵消技术（ＡｄａｐｔｉｖｅＮｏｉｓｅＣａｎ—ｃｅｌｌａｔｉｏｎ，ＡＮＣ），作为在强噪声背景下通信的一种主要语音增强方法，把信号中的噪声和语音信号进行有效的分离，降低或抑制环境噪声的影响，有效提高了语音的清晰度。自Ｗｉｄｒｏｗ等于１９６７年提出自适

电量塑ｇｉ墓

ＥＬＥＣＴＲＯＮ『ＧＴＥＳＴ应滤波概念以来，因其计算量小、易于实现等优点，发展极为迅速。目前广泛应用于通信、语音信号处理、图像处理、模式识别、系统辨识及自动控制等领域，是目前最活跃的研究领域之一。自适应噪声抵消技术和其他语音增强方法相比，突出之处就是该方法不基于任何信号模型和对信号的统计特性无特殊要求，故其应用范围相当广泛。

早在１９７５年，美国斯坦福大学的Ｗｉｄｒｏｗ等

型

万方数据

人就做出了一个模拟机舱噪声问题的实验，证明了自适应噪声抵消技术在噪声环境下增强语音信号的可行性。在实际工程应用中，经常会遇到强噪声环境中微弱的检测问题，由于背景噪声往往是非平稳和随时间变化的，往往很难运用传统的方法解决

噪声背景中的信号提取问题。自适应噪声抵消的基本原理是将被噪声污染的信号与参考信号进行抵消运算，从而消除带噪信号中的噪声，其关键问题是自适应噪声抵消系统的参考信号一定要与带消除的噪声具有一定的相关性，而与要检测或提取的信号不相关。

１自适应噪声抵消器（ＡＮＣ）的原理

１．１自适应滤波器的原理

自适应滤波器的原理框图如图１所示。

图１自适应滤波器原理框图

图中，ｚ（以）表示时刻九的输入信号，ｙ（行）表示时刻ｎ的输出信号，ｄ（竹）表示时刻７２的参考信号或期望响应信号，Ｐ（，２）表示时刻Ｉ＂１的误差信号。误差信号为期望响应信号ｄ（ｎ）与输出信号ｙ（，ｚ）之差，记为Ｐ（７２）一ｃｚ（咒）一ｙ（规）。自适应滤波器的系统参数受误差信号控制，并根据Ｐ（竹）的值而自动调整，使之适合下一时刻Ｉ＇１＋１的输入ｘ（ｎ＋１），以使输出信号ｙ（ｎ＋１）更加接近期望信号ｄ（ｎ＋１），并使误差信号ｅ（ｎ＋１）进一步减小。

１．２ＡＮＣ的基本原理

自适应噪声抵消器原理（ＡＮＣ）的原理结构如图２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，一个被称为参考输入通道。

主输入通道接收从信号源发来的信号ｓ（ｎ），但

图２自适应噪声抵消器的原理结构框图

是受到噪声源的干扰，收到噪声矾（，ｚ）。参考输入通道的参考信号ｕ。（ｎ）为一个与有用信号ｓ（ｎ）无关的但与Ｖｏ（规）相关的噪声信号。主输入中含有待抵消的加性噪声，参考输人对准主输入中的噪声Ｖｏ（咒）。利用两输入噪声的相关性和信号与噪声的独立性，使参考输入通过自适应滤波器与主输入中噪卢分量逼近并相减，输出误差信号Ｐ（咒），即Ｐ（恕）一ｄ（咒）一ｙ（竹），自适应滤波器算法决定滤波器对参考信号可。（，ｚ）的处理，使得滤波器的输出尽可能的逼近主输人中的干扰成分。因此，在最佳准则意义下滤波器的输出ｙ（竹）逼近Ｖｏ（以）等效于系统输出ｅ（ｎ）逼近ｓ（ｎ），从而在自适应噪声抵消器（ＡＮＣ）的输出端大大提高了信噪比。

根据自适应算法的优化准则不同，自适应滤波器算法大致可分为两类最基本的算法，即最小均方（ＬＭＳ）算法和递归最小二乘（ＲＬＳ）算法。ＬＭＳ算法最核心的思想就是用平方误差代替均方误差，基本的ＬＭＳ算法为：ｗ（ｋ，咒＋１）一ｗ（ｋ，挖）＋２ｐｅ（ｎ）ｚ（咒一点）其中，ｗ（ｋ，，ｚ）和ｗ（ｋ，竹＋１）分别为迭代前后的系数值；，２和以＋１为前后两个时刻；ｋ一０，１，…，Ｎ一１，Ｎ为滤波器阶数，“为收敛因子：Ｐ（咒）一ｄ（规）一ｙ（ｎ）一ｄ（行）一ａＴ．ｒ（，２）硼（疗）一ｄ（，２）一硼丁（，ｚ）ｚ（以）为误差信号；ｚ（”一点）为输入信号；ｙ（”）一∥（行）硼（竹）为输出信号。在自适应滤波器的实际操作中，一个必须注意的问题是自适应步长的选择。由ＬＭＳ迭代算法可知，欲使其收敛，则自适应步长Ｐ的取值范围为：０＜ｐ＜１Ａ一，自适应时间常数和步长的关系为：Ｔ眦＝１／（４以。）．ＬＭＳ算法的具体步骤如下：ＬＭＳ算法基本上是一种递推算法，它用任意选择的｛＾（志）｝的初始值作为开始，然后将每一新的输入样本｛ｚ（规））输入到这个ＦＩＲ自适应滤波器中计算相应的输出

屯蚤塑』ｉ基

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万方数据