MATLAB代码优化与滤波器性能测试(AEC_V2.5与Filter_param)

MATLAB代码说明1主要介绍了MATLAB_Code文件夹中的两个程序：AEC_V2.5和Filter_param。AEC_V2.5是一个图形用户界面(GUI)程序，用于实现语音增强技术中的自适应消除噪声(AEC)功能。这个程序预设了一些滤波器的最佳参数，用户可以通过调整参数来探索不同的效果。然而，由于部分函数依赖于MATLAB R2016b或更高版本，如果使用较旧版本，可能需要更新函数调用。 Filter_param程序是代码的关键部分，它主要用于评估五种滤波器（LMS，NLMS，RLS，FXLMS，AffineProjectionFilter）的性能，特别是针对它们在去除回声信号时的线性相关系数。该程序的参数设置包括滤波器的阶数(long)、迭代步长(iteration step, mu)和遗忘因子(forgetting factor, ff)。这些参数通过数组long、mu和ff进行控制，其中long的范围非常大，反映出对长序列滤波器的考察。 程序使用了以下步骤： 1. 读取纯净语音信号（'handel.wav'）和带有回声的信号（'handel_echo.wav'）。 2. 记录音频采样率(Fs)并播放音频。 3. 设置滤波器的相关参数，如阶数、迭代步长和遗忘因子。 4. 初始化存储线性相关系数的二维数组co_lms和co_rls，用于后续性能分析。 值得注意的是，RLS算法由于其复杂性，计算时间较长，可能在PC上需要20-30分钟，因此在测试阶段推荐使用LMS算法，其执行速度较快，能在5分钟内完成测试。 此外，该代码项目已上传至GitHub，地址为<https://github.com/Spritea/AEC>，提供了源代码和音频文件的完整环境。整个程序的设计者包括程文胜、田胜、杨烨和伏媛，指导教师是徐教授，并由武汉大学ADSP团队开发完成。最后，程序开始时清空所有变量，确保环境整洁，然后逐步进行信号处理和滤波器性能分析。