自适应滤波器LMS算法（去噪）自适应滤波器LMS算法（去噪）

为了达到最佳的滤波效果，使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性，提出了一种自适应算法：最小均方算法（LMS算法）。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性，所以获得了极为广泛的应用。采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应语音去噪进行了仿真试验。仿真结果 表明，应用LMS算法的自适应滤波器实现了对信号噪声的自适应滤除。

对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60%~85%，而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10%以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLM