语音降噪LMS算法概要.docx

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语音降噪LMS算法概要

论文利用MATLAB进行仿真，在计算机上进行独立仿真100次取其统计平均。

在步长m=0.008，滤波器阶数N=2时。

对LMS和FBLMS两种算法进行仿真比较，比较结果如图5-4所示图5-4LMS算法和FBLMS算法收敛过程及结果比较根据图5-4显示的结果，可得以下结论：

FBLMS算法和LMS算法的收敛速度和收敛效果极为相似，也就是说在此环境下，两种算法的性能几乎是相同的。

由此可见，计算机仿真结果与理论分析结论基本一致，在滤波器阶数不是特别大时，其计算的优越性不能充分体现出来，收敛过程和收敛结果与经典LMS相似。

5.4本章小结本章在经典LMS自适应算法的基础上对分块自适应算法BLMS以及由此推导出的FBLMS算法进行了研究，并利用MATLAB仿真软件对经典LMS算法和FBLMS算法进行仿真与分析，总结出了FBLMS相对于经典LMS的优点。

由于采用分块处理，计算复杂度降低、计算时间缩短。

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