0 引 言
自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一,经过多年的发展,已经被广泛应用于数字通信、回声消除、图像处理等领域。自适应滤波算法的研究始于20世纪50年代末,Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS)。算法由于结构简单,计算量小,易于实时处理,因此在噪声抵消,谱线增强,系统识别等方面得到了广泛的应用。为了克服定步长LMS算法中收敛速度、收敛精度及跟踪速度等对步长大小选取相互矛盾的缺点,人们提出了许多变步长LMS算法,但是,当输入信号具有强相关性时,例如语音信号,LMS算法及NLMS算法的收敛速度将急剧下降。因此,本文对进入自适应滤波器的输入信号首先进行解相关预
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