【自适应滤波系列二】基于LMS的噪声抵消

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分类专栏：通信杂记调制解调算法基础文章标签：自适应滤波噪声抵消 LMS matlab

于 2020-07-28 15:06:54 首次发布

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本文介绍了通过自适应滤波技术来实现噪声抵消的实验，具体应用了5阶FIR低通滤器模拟的系统模型。在8kHz采样率的立体声音乐信号中，添加了零均值高斯白噪声，并利用LMS算法进行滤波估计。实验表明，选择合适的步长参数μ对于滤波器收敛速度至关重要，例如μ=0.001时能实现较快的收敛。提供了MATLAB代码实现，但子函数需参考作者先前的博客。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实验模型

s(n)是立体声音乐信号，fs=8kHz，平均功率为0.0047；

v(n)是零均值高斯白噪声，方差为1；

h(n)是由5阶FIR低通滤器模拟，带宽为[0, 0.35fs]；

在这里插入图片描述

目标：d(n)中包含音乐信号s’(n)和白噪声v’(n)，v’(n)为v(n)经过系统h(n)后的输出，则x(n)=v(n)与v’(n)具有相关性，利用x(n)通过自适应滤波估计出v’(n)，从而抵消d(n)中的v’(n)，恢复出音乐信号。

$d (n)$

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