用matlab写一个频域自适应滤波的程序

以下是一个基于matlab的频域自适应滤波程序：

clc;
clear all;
close all;

% 读取原始音频数据
[input, Fs] = audioread('example_audio.wav');

% 生成高斯噪声
noise = 0.2*randn(size(input));

% 添加高斯噪声
input_noisy = input + noise;

% 使用频域自适应滤波去除噪声
order = 4; % 滤波器阶数
mu = 0.001; % 步长
L = 256; % 每帧长度
overlap = L/2; % 帧重叠长度
N = length(input_noisy); % 信号长度
y = zeros(size(input_noisy)); % 输出信号
buffer = zeros(L,1); % 缓冲区
W = zeros(order+1,L); % 滤波器系数矩阵
for n = 1:overlap:N-L+1
    % 提取当前帧
    buffer(1:L/2) = buffer(L/2+1:L);
    buffer(L/2+1:L) = input_noisy(n:n+L/2-1);
    x = fft(buffer);
    
    % 计算估计输出信号
    y_hat = ifft(sum(W.*conj(x),1));
    
    % 更新滤波器系数
    e = buffer(L/2+1:L) - y_hat(L/2+1:L);
    for k = 1:order+1
        W(k,:) = W(k,:) + mu*conj(e).*x(k,:);
    end
    
    % 重叠相加
    y(n:n+L/2-1) = y(n:n+L/2-1) + y_hat(1:L/2);
end

% 去除前后空白
output = y(L:end-L/2);

% 绘制原始信号、带噪信号和输出信号
t = (0:N-1)/Fs;
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, input);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(t, input_noisy);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Noisy Signal');
subplot(3,1,3);
plot(t, output);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Filtered Signal');

程序中使用了一个长度为256，重叠长度为128的帧进行处理。滤波器阶数为4，步长为0.001。可以根据实际情况调整这些参数。