【摘 要】
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自适应信号处理技术在通信、雷达、生物医学、图像处理中应用广泛，自适应滤波器能够根据输入信号的变化自动调整自身系数，以使得滤波性能达到最优。声反馈现象是扩声系统中常见
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自适应信号处理技术在通信、雷达、生物医学、图像处理中应用广泛，自适应滤波器能够根据输入信号的变化自动调整自身系数，以使得滤波性能达到最优。声反馈现象是扩声系统中常见的现象，扩声系统的性能由于声反馈现象的存在而受到严重限制。考虑到传统的声反馈抑制算法的不足，本文采用自适应滤波器对声反馈现象进行抑制。 本文提出的声反馈抑制算法的核心是使用自适应系统辨识理论，用自适应滤波器系数去逼近声反馈路径参数，尽可能在系统输入端将声反馈信号剔除，从根本上完成声反馈的抑制。为此，本文搭建了自适应声反馈抑制系统的数学模型，基于此模型展开以下研究: 首先，在深入研究自适应滤波器原理的基础上，提出自适应声反馈抑制算法。剖析了自适应滤波器的构造，对LMS算法和NLMS算法进行了数学推导，介绍了自适应系统辨识原理，最后提出自适应声反馈抑制算法。为了提高系统性能，对噪声抑制算法做了初步研究，在模型中加入噪声抑制模块和延迟模块，提出了声反馈抑制的改进模型。 其次，在MATLAB环境中编程实现算法。在算法初步满足系统要求的基础上，设计实验方案对比分析了各种参数对算法性能的影响，并考虑噪声对声反馈路径估计的影响，最终证实改进模型具有较好的声反馈抑制效果。 最后，对系统整体设计方案进行了阐述。在介绍SHARC系列DSP强大功能的基础上，阐述了系统的硬件实现方案;结合PC机的仿真程序，阐述了DSP上的软件设计方案，完成了算法在DSP硬件平台上的移植和优化，在实际测试中具有较好的效果。
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