摘要:音频是语言的声学表现，也是人们交流信息最适用、最习惯的手段之一。随着现代科技的蓬勃发展，各种各样的语音信号处理系统的研究也日益进步，但是与此同时，这些系统也面临着进一步优化性能的问题。信号在收集和传输过程中往往会夹杂着各类噪声与干扰，一般情况下，我们需用滤波法从信号中过滤出噪声和干扰，从而得到有效的信息。在这个过程中则需要滤波器来实现滤波的功能。

相对于经典滤波器，本篇文章研讨了另一种降噪方法即音频主动降噪法。本文最先研究了自适应算法，详细的叙述了自适应滤波器的原理并根据其原理等引入了一种算法即LMS算法。其次推导了LMS算法，并分析了其收敛速度、稳态失调量与收敛步长的关系，即LMS算法的收敛速度与μ的取值大小成正比并与稳态失调也成正比；反之，算法的收敛速度与稳态失调量随着步长因子的取值的减小而减小。因此，在选择μ值时要适量。最后系统进行了总体的分析。

关键词：自适应算法；LMS算法；收敛因子

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1 音频-1

1.2 自适应滤波-2

1.3 主动降噪系统的发展背景-2

1.4 本文的研究内容-3

2.自适应维纳滤波器算法-4

2.1自适应滤波器的原理-4

2.2 LMS算法-5

2.3 LMS类算法的稳态失调-8

2.4 本章小结-10

3.音频主动降噪系统-11

3.1主动降噪原理-11

3.2音频主动降噪系统硬件平台-13

3.3本章小结-14

4.音频主动降噪算法的设计与仿真-15

4.1 音频主动降噪算法的研究-15

4.1.1 权向量的收敛性-15

4.1.2 性能指标—平均时间常数（收敛时间）-15

4.2 LMS算法仿真-16

4.3 本章小结-18

结论-19

参 考 文 献-20

附录A 程序-21

致    谢-24