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LMS自适应维纳滤波器

  维纳滤波器参数是固定的,适合于平稳随机信号。卡尔曼滤波器参数是时变的,适合于非平稳随机信号。然而,只有在信号和噪声的统计特性先验已知的情况下,这两种滤波术才能获得最优滤波。在实际应用中,常常无法得到信号和噪声统计特性的先验知识。在这种情况下,自适应滤波技术能够获得极佳的滤波性能,因而具有很好的应用价值。常用的自适应滤波技术有:最小均方(LMS)自适应滤波器、递推最小二乘(RLS)滤波器、格型滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器等。这些自适应滤波技术的应用又包括:自适应噪声抵消、自适应谱线增强和陷波等。

  首先用Matlab自带函数读取一段音频并保存,随即对其加上高斯白噪声干扰,对处理后的信号LMS算法滤波。并产生相应的音频文件并保存,我们可以从试听音频和观察图像两种方式查看LMS滤波的效果。

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