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随着通信、数字信号处理以及大规模集成电路技术的发展,人们对语音通信质量的要求越来越高。然而由于回波的存在以及其他种种原因,要达到令人满意的话音质量并不是一件容易的事情。自适应回波抵消器能有效地抵消语音通信中的回波干扰,明显地改善通信质量。回波抵消器一般由自适应滤波器、单音信号检测器、远端信号检测器、近端信号检测器、剩余回波的非线性处理器和舒适噪声产生器等构成。准确、可靠的双端对讲检测对提高回波抵消器的性能很重要,也是回波抵消器设计的难点。一些原因导致声学回波抵消比电学回波抵消更加困难。本论文详细讨论了几种常见的典型的自适应回波抵消算法,并对各种算法进行了比较分析。LMS算法是最基础的自适应算法,具有非常重要的理论意义和应用价值,但它的收敛速度与输入信号的功率有关；NLMS算法用输入信号的功率对收敛因子进行了归一化,实际上是一种归一化的变步长算法；RLS算法比LMS算法利用新信息更充分、调整更精细,因此收敛速度更快,但运算量比LMS算法大得多；仿射投影算法可以根据实际应用在收敛速度和计算复杂性之间灵活调节,在满足系统性能要求的前提下尽量降低成本。传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性好、简单、易于实时处理,但其收敛速度和稳态误差之间的要求是相互矛盾的,变步长LMS算法很好地解决了这个问题。而变步长LMS算法对噪声比较敏感,在较低信噪比的环境中并不适用。本论文提出了不加限制和加限制变步长LMS算法的概念；着重分析了一种改进的变步长LMS算法,该算法在较低信噪比的环境中有良好的性能。本论文对基于定步长LMS算法、变步长LMS算法和改进变步长LMS算法的回波抵消系统进行了仿真分析,变步长LMS算法的收敛速度和稳态误差都比定步长LMS算法有很大改善,改进变步长LMS算法的稳态误差进一步减小。本论文还利用Simulink平台建立了自适应回波抵消系统的仿真模型和检测模型,对系统进行仿真演示,分析了不同步长LMS算法的仿真时间和抵消效果。仿真的结果证实了利用Simulink平台仿真方法的有效性,失真较小,且较好地反映了系统的动态工作过程。图40表1参51