自適應子帶仿射投影算法研究.pdf

1、從上世紀八十年代至今，數字信號處理相關技術發(fā)展迅速，這得益于越來越多的實用性技術可被應用于基于數字信號處理的一系列算法當中。在面對一些統(tǒng)計特性未知的信號時，傳統(tǒng)的基本算法并不能有效地對一些復雜信號進行處理分析，解決的一種方法則是通過自適應濾波器，優(yōu)化內部參數來改變?yōu)V波器本身特性，而自適應濾波算法在信號處理應用中必不可少。自適應濾波器在回聲消除，主動噪聲控制等系統(tǒng)辨識領域應用廣泛?；镜淖钚【?LMS)算法因為結構簡單，計算復雜度低等優(yōu)

2、點被廣泛運用，但對于高相關性的輸入信號，LMS濾波器則會出現收斂速度變慢，梯度噪聲被放大等問題。為解決該類問題，仿射投影算法(APA)和子帶自適應濾波(SAF)算法相繼被提出。為優(yōu)化收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調性能，本文在APA和SAF相結合的基礎上做出改進，并利用變步長和成比例思想進一步提升新算法的跟蹤能力。
　　首先，簡要對傳統(tǒng)的AP算法、歸一化子帶自適應濾波(NSAF)算法及其改進算法的基本思想做出概括。然后分析了現有的NSAF算法及

3、其改進算法各自的優(yōu)缺點。當輸入端為有色信號時，尤其是在高背景噪聲環(huán)境中，針對改進的多帶結構子帶自適應濾波算法(IMSAF)跟蹤能力下降等的問題，本文提出一種改進的仿射投影子帶自適應濾波(IAPSAF)算法，為進一步說明所提算法的有效性，對新算法進行了穩(wěn)態(tài)分析。
　　其次，當輸入信號為相關信號時，NSAF在收斂速度上確實比歸一化最小均方(NLMS)算法快很多，且計算復雜度上兩者較為接近，尤其是在長脈沖響應中?；谶@個特性，語音回聲消

4、除(AEC)成為NSAF的一個重要應用。然而，由于固定步長的使用，NSAF需要解決所存在的快收斂速度和低穩(wěn)態(tài)失調的折中問題，受益于凸組合的思想，本文在IAPSAF基礎上提出了一種組合步長的仿射投影子帶自適應濾波（CSS-IAPSAF）算法，相比于凸組合算法，該算法不再需要兩個濾波器進行更新，并且計算復雜度有所降低。
　　最后，在回聲消除中，針對具有稀疏特性的脈沖響應， Duttweiler在2000年提出成比例歸一化最小均方(Pr

5、oportionate NLMS)算法，基本思想就是根據每個抽頭權系數增益參數的不同，按照數值大小成比例進行更新，使該算法在回聲消除應用中獲得較快的收斂速度和較低的穩(wěn)態(tài)失調。在輸入信號呈現相關性較高特性時，成比例歸一化子帶自適應(PNSAF)算法也表現出較快的收斂速度，基于這一思想，同時為了進一步改善在稀疏脈沖響應時IAPSAF的性能，本文提出了一種改進的成比例APSAF(IP-APSAF)算法，同時和其他改進成比例算法進行比較，不但有