带限NLMS算法提升助听器反馈抑制性能

本文主要探讨了一种应用于数字助听器的带限NLMS (Band-limited Normalized Least Mean Square) 自适应反馈抑制算法。该算法的独特之处在于，它在传统的NLMS算法基础上，通过预置的高通滤波器对输入信号进行处理。高通滤波器的作用是滤除那些容易导致系统不稳定、发生啸叫的低频信号，这有助于提升算法的性能。 与常规的NLMS算法相比，带限NLMS算法的优势在于它的稳定性增强。由于高频信号对于算法收敛速度的影响较小，而且更不容易引发系统的自激振荡，前置高通滤波器的使用有效地提高了算法的收敛速度和抑制噪声的能力。在实际应用中，这不仅可以降低系统的失准系数（WERN），即误估计误差，还能显著提高系统的整体性能。 作者们通过仿真验证了这一改进算法的有效性，结果显示，在保持低功耗的同时，系统在抑制反馈信号比（SFR）方面有了明显提升。在1MHz的工作频率条件下，该算法的硬件实现模块具有极低的功耗，仅为127毫瓦，显示出其在小型化和节能设计方面的优势。 本文不仅提供了理论分析，还给出了具体的硬件实现架构，这对于实际的助听器设计者和工程师来说，提供了实用的设计参考和技术指导。这种带限NLMS算法为提高数字助听器的性能和用户体验提供了新的解决方案，是音频信号处理领域的一个重要进展。中图分类号TN64表明这是关于电子学和计算机科学的文献，文献标识码A表示其学术水平较高，文章编号则便于读者追踪和引用。