本文深入探讨信号处理中的语音去噪，重点介绍了两种算法——LMS和RLS。通过使用Matlab源代码，详细解释了如何利用这两种最小二乘自适应滤波算法降低噪声，提高语音质量。
语音去噪算法是信号处理领域中的一个重要方向，本文将介绍两种基于最小二乘自适应滤波的语音去噪算法：LMS和RLS，并提供相应的Matlab源代码。
LMS算法是最小二乘自适应滤波中的一种，它基于梯度下降法，通过不断迭代来最小化预测误差平方和。在语音去噪中，我们可以将含有噪声的语音信号视为噪声信号和目标信号的叠加，在LMS算法中，我们需要通过反复调节权重系数w来使得滤波器的输出尽量接近于目标信号，从而达到降噪的目的。
下面是基于LMS算法的语音去噪Matlab代码：
function [y,h,e] = ts_lms(x,d,mu
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