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

时间: 2023-09-14 13:08:42 浏览: 52
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: ```matlab % 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: ```matlab % 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。

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