【摘 要】
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随着科学技术的发展,无线通讯技术日新月异,麦克风阵列是语音通讯的基本应用,但是噪声总是不可避免的出现在语音环境中,所以研究麦克风阵列降噪技术存在着重要的意义。麦克风
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随着科学技术的发展,无线通讯技术日新月异,麦克风阵列是语音通讯的基本应用,但是噪声总是不可避免的出现在语音环境中,所以研究麦克风阵列降噪技术存在着重要的意义。麦克风阵列降噪系统的研究存在很多需要解决的问题。麦克风的结构对降噪效果的影响,即鲁棒性的研究；声源位置和声源的移动对信号采集的影响；当人声频率接近主声源作为噪声时,信号的分离与提取等等。除此,算法作为语音降噪的核心,算法的收敛速度,迭代复杂度都是在设计过程中应该考虑的因素。本文在传统的自适应算法基础上就其算法的缺点进行了优化,并对其降噪效果进行性能分析。本文首先介绍了麦克风阵列的模型及麦克风阵列的相关降噪技术,如时延估计,自适应滤波器原理等。其次,对比了自适应算法的两种基本算法,最小均方算法(LMS)与最小二乘算法(RLS),并对其进行matlab仿真,对比它们的收敛速度及误差函数,确定了RLS算法更适合本文的降噪系统。最后,针对RLS算法计算复杂度高的缺点,设计了一种低复杂度QR-RLS算法,并通过仿真结果来验证该算法的可行性。
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