def nlms(x, d, h, step_size): i = len(h) size = len(x) # 计算输入到h中的参照信号的乘方he power = np.sum( x[i:i-len(h):-1] * x[i:i-len(h):-1] ) u = np.zeros(size, dtype=np.float64) e_n = np.zeros(size) while True: x_input = x[i:i-len(h):-1] u[i] = np.dot(x_input , h) e = d[i] - u[i] e_n[i]=e h += step_size * e / power * x_input power -= x_input[-1] * x_input[-1] # 减去最早的取样 i+=1 #if i >= size: return u if i>=size: return e_n power += x[i] * x[i] # 增加最新的取样每句代码意思
时间: 2024-04-26 15:21:07 浏览: 7
这段代码实现了一个自适应滤波器,其中x表示输入信号,d表示期望输出信号,h表示滤波器系数,step_size表示步长。代码首先计算输入信号x中从当前位置i到前面len(h)个取样点的平方和,用于更新滤波器的系数。然后,代码通过计算输入信号x和当前滤波器系数h的点积,得到当前的输出信号u。接着,代码计算预期输出信号与当前输出信号之间的误差e,并更新滤波器系数h。最后,代码更新平方和power,减去最早的取样,增加最新的取样,以便下一次迭代时使用。
代码使用while循环对输入信号x进行迭代,直到迭代完成为止。在每次迭代中,代码更新滤波器系数,计算当前输出信号和误差,并更新平方和。最后,代码将误差e保存在e_n数组中,并在迭代完成后返回该数组。
需要注意的是,该代码的运行过程中需要保证输入信号x和期望输出信号d的长度相等,并且滤波器系数h的长度应小于输入信号x的长度。
相关问题
只有输入语音,如何写变步长的widrow-hoff nlms算法进行语音降噪的代码封装为函数
以下是一个示例代码,用于实现变步长的widrow-hoff nlms算法进行语音降噪:
```python
import numpy as np
import soundfile as sf
def nlms_denoise(input_signal, step_size=0.1, order=3, mu=0.01, delay=1):
"""
使用变步长的 Widrow-Hoff NLMS 算法进行语音降噪。
参数:
input_signal -- 输入语音信号
step_size -- 初始步长
order -- 自适应滤波器阶数
mu -- 控制步长更新的常数
delay -- 自适应滤波器的延迟
返回:
denoised_signal -- 降噪后的语音信号
"""
# 初始化变量
signal_length = len(input_signal)
filtered_signal = np.zeros(signal_length)
weights = np.zeros(order)
error = np.zeros(signal_length)
# 计算自适应滤波器的延迟
delay = max(delay, order - 1)
# 循环处理每个样本
for n in range(order, signal_length):
# 选择滤波器输入
input_vector = input_signal[n-order:n]
# 计算滤波器输出
filtered_signal[n] = np.dot(weights, input_vector)
# 计算滤波器误差
error[n] = input_signal[n] - filtered_signal[n]
# 更新滤波器权重
step_size = mu / (np.dot(input_vector, input_vector) + 0.01)
weights += step_size * input_vector * error[n]
# 返回降噪后的语音信号
denoised_signal = input_signal - filtered_signal
return denoised_signal
```
在这个函数中,我们使用了变步长的 Widrow-Hoff NLMS 算法进行语音降噪,其中:
- `input_signal` 是输入的语音信号;
- `step_size` 是初始步长;
- `order` 是自适应滤波器的阶数;
- `mu` 是控制步长更新的常数;
- `delay` 是自适应滤波器的延迟。
函数返回降噪后的语音信号。需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据具体的场景和需求选择合适的参数,以达到更好的降噪效果。
写一个语音NLMS自适应滤波的函数
下面是一个语音NLMS自适应滤波的函数,供参考:
```python
import numpy as np
def nlms_filter(input_signal, desired_signal, filter_order, step_size, leak):
"""
Nonlinear least mean squares (NLMS) adaptive filter for speech signal denoising.
Parameters:
input_signal: array-like, 1d
The noisy speech signal to be filtered.
desired_signal: array-like, 1d
The clean speech signal used as reference for the filtering.
filter_order: int
The order of the adaptive filter.
step_size: float
The step size parameter for the NLMS algorithm.
leak: float
The leakage parameter, used to reduce the bias in the filter coefficients.
Returns:
output_signal: array-like, 1d
The filtered speech signal.
"""
# Initialize filter coefficients and output signal
filter_coeffs = np.zeros(filter_order)
output_signal = np.zeros(len(input_signal))
# Iterate over the input signal, updating the filter coefficients and generating the
# output signal sample by sample
for n in range(filter_order, len(input_signal)):
# Extract the current block of input samples and the current desired signal sample
current_input = input_signal[n - filter_order : n]
current_desired = desired_signal[n]
# Compute the output signal for the current sample
current_output = np.dot(current_input, filter_coeffs)
# Compute the error between the current desired signal sample and the current output
current_error = current_desired - current_output
# Update the filter coefficients using the NLMS algorithm
scale_factor = np.dot(current_input, current_input) + 1e-8 # Add a small number to avoid division by zero
delta_coeffs = step_size * current_error * current_input / scale_factor
filter_coeffs += delta_coeffs + leak * filter_coeffs
# Save the current output signal sample
output_signal[n] = current_output
return output_signal
```
请注意,在这里提供的代码仅供参考,您应该理解每个参数和操作的含义,并根据您的具体需求进行调整和修改。此外,该算法也可能存在一些缺陷和局限性,需要仔细评估和验证其效果。