【摘 要】
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LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用,但这种方法具有收敛速度慢,对非平稳环境敏感性强,步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点.为了改善非平稳条件下FIR自适应滤
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LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用,但这种方法具有收敛速度慢,对非平稳环境敏感性强,步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点.为了改善非平稳条件下FIR自适应滤波器的性能,文章介绍了一种变步长的LMS算法,这种算法迭代过程中步长在规定的上下限内是关于信噪比的递减函数,用于自适应噪声对消器中去除含噪语音信号中的加性噪声,以解决固定LMS算法中跟踪速度和失调的矛盾.对不同信噪比的含噪语音信号去噪,仿真结果证明该方法优于NLMS (Normalized Least Mean Square) 算法,在提
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