【摘 要】
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在回声抵消研究中,LMS算法由于具有算法简单、易于实现的特点而得到广泛应用。然而,采用LMS算法的自适应回声抵消器的性能仍然有很大的改进余地,可以通过对算法本身的改进和对利用该算法的自适应滤波器的结构的改进以达到更好的性能。本文主要关注于利用LMS算法的AEC自适应滤波器结构上的改进。本文提出了一种新的方法,该方法通过将采样信号在输入端进行拆分,分别输入到并联结构的自适应滤波器中,分别由子滤波器进
【机 构】
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中国科学院研究生院 100049 清华大学电子工程系 100084
【出 处】
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2007信息通信网技术业务发展研讨会
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在回声抵消研究中,LMS算法由于具有算法简单、易于实现的特点而得到广泛应用。然而,采用LMS算法的自适应回声抵消器的性能仍然有很大的改进余地,可以通过对算法本身的改进和对利用该算法的自适应滤波器的结构的改进以达到更好的性能。本文主要关注于利用LMS算法的AEC自适应滤波器结构上的改进。本文提出了一种新的方法,该方法通过将采样信号在输入端进行拆分,分别输入到并联结构的自适应滤波器中,分别由子滤波器进行处理,得到对回声信号的估计,并从混合信号中消除,然后在输出端重新组合成为原始信号的恢复。这种结构可以有效提高回声抵消器的收敛速度、降低运算量。这种方法利用了多通道并联自适应滤波器的结构,因此数据的同步和时间控制的要求是非常严格的。仿真结果表明这种方法对回声抵消具有良好的效果。
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