基于自适应语音增强的算法研究与MATLAB仿真(19)

只适应滤波算法

输出值之间的均方误差（MSE）最小化的准则，即使用均方误差来做性能指标。

3.2.2MATLAB仿真结果分析

语音增强的目的就是消除噪声以加强语音的通信质量。最常见的是基于自适应的噪声抵消法对语音进行增强。本节应用LMS自适应滤波算法并结合MATLAB仿真软件对语音增强模型进行讨论和分析。

g=100; %统计仿真次数为g

N=1024; %输入信号抽样点数

k=128; %滤波器阶数

pp=zeros(g,N-k); %将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中，以便后面对其平均

u=0.00026; %滤波器收敛因子

for q=1:g

t=1:N;

a=1;

s=a*sin(0.05*pi*t); %输入单信号s

figure(1);

subplot(311)

plot(s); %信号s时域波形

title('信号s时域波形');

xlabel('n');

axis([0,N,-a-1,a+1]);

xn=awgn(s,5); %加入均值为零的高斯白噪声

%设置初值

y=zeros(1,N); %输出信号y

y(1:k)=xn(1:k); %将输入信号xn的前k个值作为输出y的前k个值 w=zeros(1,k); %设置抽头加权初值

e=zeros(1,N); %误差信号

%用LMS算法迭代滤波