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学号：课程设计题目基于RLS算法的多麦克风降噪学院信息工程学院专业班级姓名指导教师2014年7月3日《信息处理课群综合训练与设计》任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目:基于RLS算法的多麦克风降噪初始条件：Matlab软件、信号与系统、通信处理等要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）设计任务：给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声，实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。设计的要求：（1）阅读参考资料和文献，明晰算法的计算过程，理解RLS算法基本过程；（2）主麦克风录制的语音信号是RLSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是RLSrefns.wav，用matlab指令读取；（3）根据算法编写相应的MATLAB程序；（4）算法仿真收敛以后，得到增强的语音信号；（5）用matlab指令回放增强后的语音信号；（6）分别对增强前后的语音信号作频谱分析。时间安排：1、理论讲解，老师布置课程设计题目，学生根据选题开始查找资料；2、课程设计时间为2周。（1）理解相关技术原理，确定技术方案，时间2天；（2）选择仿真工具，进行仿真设计与分析，时间6天；（3）总结结果，完成课程设计报告，时间2天。指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要........................................................................................................................IAbstract.................................................................................................................II1绪论....................................................................................................................12自适应信号处理基本原理................................................................................22.1自适应滤波器组成..................................................................................22.2自适应干扰抵消原理..............................................................................22.3自适应滤波原理......................................................................................32.3RLS算法基本原理.................................................................................43RLS算法方案设计............................................................................................63.1最小二乘算法RLS算法实现................................................................63.2RLS算法程序程序设计.........................................................................84RLS算法自适应滤波方案实现与仿真..........................................................104.1信号的获取............................................................................................104.2读取语音文件........................................................................................104.3算法实现................................................................................................104.4提取语音信号........................................................................................114.5仿真结果分析........................................................................................134.5.1增强前后语音信号波形分析.....................................................134.5.2增强前后语音信号频谱分析.....................................................145总结...................................................................................................................166参考文献...........................................................................................................17附录......................................................................................................................18武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》报告I摘要本次课程设计要求使用具有强大运算能力的MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。旨在培养我们使用计算机处理庞大的数据的能力和熟悉MATLAB在信息技术中的应用。在了解RLS算法的原理后，我选择了一段音频文件，并利用它产生随机噪声，将噪声和源文件叠加作为受噪声污染的语音信号，而随机噪声则作为参考麦克风语音信号，通过MATLAB编程实现语音增强的目标，利用RLS算法对语音信号进行降噪，得到清晰的语音信号。经调试编译，得到降噪后的语音信号以及增强前后语音信号波形及频谱，最终成功实现基于RLS的语音降噪。关键词：MATLAB，自适应滤波，RLS算法，麦克风降噪武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》报告IIAbstractThiscoursedesignistousethepowerfulcomputingpowerofMATLABsoftware,theuseoftheRLSadaptivefilteringalgorithmmicrophonenoisereduction.Aimstodevelopthewayweusecomputerstohandlelargedata,familiaritywithMATLABcountinformation.HavingunderstoodtheprincipleofRLSalgorithm,anaudiofilewasselectedtogeneratetherandomnoise.Thenaddthenoisetothesourceasthephonetic,whichwaspollutedbynoise.Therandomnoisewasusedtobereferencemicrophonesignal.ByusingMATLABprogramming,Thegoaltoenhancespeechwasachieved.NoisereductionofspeechsignalsbasedontheRLSalgorithm,andwegetclearspeechsignal.Afterdebuggingthecompiler,wegetthespeechsignalafterdenoisingandspeechsignalwaveformandspectrumbeforeandafterspeechenhancement.FinallythespeechdenoisingbasedonRLSwasfinishedsuccessfully.Keywords:MATLAB,adaptivefilter,RLSalgorithm,microphonenoisereduction武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》报告11绪论自适应噪声滤波是指从信号被噪声干扰所淹没的环境中检测和提取有用信号，而自适应抵消是以噪声干扰为处理对象，将它们抑制掉或进行非常大的衰减，以提高信号传递和接收的信噪比质量。自适应滤波处理技术可以用来检测平稳的和非平稳的随机信号。自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性，它在噪声信号的检测增强，噪声干扰的抵消，波形编码的线性预测，雷达声纳系统的阵列处理和波束形成，通信系统的自适应分割，以及未知系统的自适应参数辨识等方面获得了广泛的应用。例如，在工业生产过程中，由于生产环境的影响，许多静电或电磁场会对控制器输入给定信号造成干扰，产生信号噪声，导致操作精度下降甚至输入错误信号，加快执行机构的磨损，严重时造成生产事故，后果不堪设想，这就需要设计一个自适应信号处理系统来过滤噪声干扰。再如水下侦察系统中发射器与接收器靠得很近，但为了探测水下远程潜艇等目标，发射信号的功率很强，就会串扰到接收器中，因此所接收的远程目标的反射波就淹没在串扰信号中，大大妨碍了对目标定位距离的测量，这时也必须采用干扰抵消措施。所以，自适应噪声干扰抵消技术有着重要的应用。通过本次课程设计，我们可以加强对信号处理的理解，学会查寻资料﹑方案比较，以及设计算法等。灵活运用所学信号与系统、数字信号处理等信息处理知识，分析和解决工程技术问题，将理论知识与应用实际结合起来。本次课程设计的题目为基于RLS的多麦克风语音降噪，主要是对给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声，实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》报告22自适应信号处理基本原理2.1自适应滤波器组成自适应滤波器通常由两部分组成，其一是滤波子系统，根据它所要处理的功能而往往有不同的结构形式。另一是自适应算法部分，用来调整滤波子系统结构的参数，或滤波系数。在自适应调整滤波系数的过程中，有不同的准则和算法。算法是指调节自适应滤波系数的步骤，以达到在所描述准则下的误差最小化。自适应滤波器含有两个过程，即自适应过程与滤波过程。前一过程的基本目标是调节滤波系数θ(k)，使有意义的目标函数或代价函数F(·)最小化，滤波器输出信号y(n)逐步逼近所期望的参考信号d(n)，由两者之间的估计误差e(n)驱动某种算法对滤波(权)系数进行调整，使滤波器处于最佳工作状态以实现滤波过程。但是，由于目标函数F(·)是输入信号x(k)、参考信号d(k)及输出信号y(k)的函数，即F(·)=F[x(k),d(k)