随着微电子技术和计算机技术的迅速发展，具备了实现自适应滤波器技术的各种软硬件条件，有关自适应滤波器的新算法、新理论和新的实施方法不断涌现，对自适应滤波的稳定性、收敛速度和跟踪特性的研究也不断深入，这一切使该技术越来越成熟，并且在系统辨识、通信均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、系统模拟语音信号处理、生物医学电子等方面都获得了广泛应用口。自适应滤波器实现的复杂性通常用它所需的乘法次数和阶数来衡量，而DSP强大的数据吞吐量和数据处理能力使得自适应滤波器的实现更容易。目前绝大多数的自适应滤波器应用是

基于卡尔曼滤波的语音增强算法的MATLAB程序，内含程序、语音数据、噪声数据， 具体说明见 https://blog.csdn.net/qq_42688495/article/details/106027847

基于卡尔曼滤波的语音增强算法matlab仿真

基于卡尔曼滤波的语音增强算法

为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度，提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波（HDSSRCQKF，high-degree spherica1 simp1ex-radia1 cubature quadrature Ka1man fi1ter）算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分，采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分，使用高阶高斯—拉盖尔求积分准则计算径向积分，推导出高阶球面单形—径向容积求积分准则。从该准则中提取出容积点及其相应权值的一般计算方法