不用导入语音信号的语音降噪变步长LMS以及归一化LMS算法matlab代码

以下是一个简单的不需要导入语音信号的语音降噪变步长LMS算法的MATLAB代码：

% 设置参数
mu = 0.01; % 步长
M = 16; % 滤波器阶数
N = 1000; % 仿真次数
s = randn(1,N); % 生成噪声信号
d = 0.5*sin(0.05*pi*(1:N)); % 生成信号
x = s + d; % 加噪声

% 初始化滤波器系数
w = zeros(M,1);

% 计算误差和滤波器系数
for i = M:N
    y = w' * x(i:-1:i-M+1); % 预测信号
    e = d(i) - y; % 计算误差
    w = w + mu * e * x(i:-1:i-M+1)'; % 更新滤波器系数
end

% 去除噪声信号
y = zeros(1, N-M+1);
for i = M:N
    y(i-M+1) = w' * x(i:-1:i-M+1);
end

% 画图
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('加噪声信号');
subplot(2,1,2);
plot(y);
title('去噪声信号');

以下是一个简单的不需要导入语音信号的语音降噪归一化LMS算法的MATLAB代码：

% 设置参数
mu = 0.01; % 步长
M = 16; % 滤波器阶数
N = 1000; % 仿真次数
s = randn(1,N); % 生成噪声信号
d = 0.5*sin(0.05*pi*(1:N)); % 生成信号
x = s + d; % 加噪声

% 初始化滤波器系数和归一化因子
w = zeros(M,1);
p = 1; % 初始归一化因子

% 计算误差和滤波器系数
for i = M:N
    y = w' * x(i:-1:i-M+1); % 预测信号
    e = d(i) - y; % 计算误差
    p = p + mu * (x(i:-1:i-M+1)' * x(i:-1:i-M+1)); % 更新归一化因子
    w = w + mu / p * e * x(i:-1:i-M+1)'; % 更新滤波器系数
end

% 去除噪声信号
y = zeros(1, N-M+1);
for i = M:N
    y(i-M+1) = w' * x(i:-1:i-M+1);
end

% 画图
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('加噪声信号');
subplot(2,1,2);
plot(y);
title('去噪声信号');

需要注意的是，这些代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。