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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明涉及一种基于改进稀疏自适应滤波算法的自适应声反馈抑制方法，属于自适应反馈抑制技术领域。采用针对稀疏信道的零吸引惩罚方法，以适宜的吸引权重去吸引估计滤波器系数，引入分段系数比较方法，调整零吸引因子的应用策略。该方法适用于声反馈信道稀疏性的特点，且不含有除法和幂指数运算，稀疏惩罚吸引范围也更广，更能拟合真实声反馈稀疏信道。因此，本发明提出的算法不仅能有力解决声反馈抑制系统中信道未知和稀疏性的问题，而且能适应不同未知信道的变化，拟合性能更佳。此外，该方法在硬件资源占用方面也具有优势，有望在实际应用中得到广泛的应用。

主权项：1.基于改进稀疏自适应滤波算法的自适应声反馈抑制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：在声反馈抑制系统中，麦克风采集到由纯净人声信号sn和声反馈信号fn混合组成的期望信号dn；S2：对期望信号dn信号与自适应滤波器输出信号yn进行误差计算，得到误差信号en；S3：运用误差信号en指导估计滤波器的系数迭代更新，应用于稀疏信道辨识；利用稀疏多系数切换方法，对估计滤波器较大系数进行缩小比例，对估计滤波器较小的系数进行放大比例，并调整零吸引因子的应用方式，进行未知声反馈信号fn信道的系数辨识，得出估计自适应滤波器权重Wn，并动态调整；S4：自适应声反馈系统中，误差信号en同时作为自适应滤波器的输入信号xn，计算出与声反馈信号fn相似的输出信号yn，进行声反馈抵消；S5：误差信号en可作为输出放大信号，传输至信号增益放大端，完成扩声输出；以上所述改进的稀疏滤波算法的自适应滤波器的迭代更新流程为：Wn+1＝Wn+μenXn+fCS1Wn其中，零吸引函数fCS1Wn＝[fCS1W0nfCS1W1n…fCS1WL-1n]T中的单个函数fCS1Win被定义为： 其中，yn＝XTnWn，en＝dn-yn，Wn＝[w0w1...wL-1]T为估计自适应滤波器的系数，Win为某一序列点的自适应滤波器系数，i为系数序列，n为信道点数，μ为步长常数，用于调整稀疏信道小系数的零吸引范围；吸引函数中，ρ为吸引的强度大小，β为定义并区分小系数和零系数的阈值参数，φ为定义并区分小系数和较大一些系数的阈值参数，λ为区分更大系数的阈值参数，对近零系数进行大吸引，对大系数进行逐级递减的小吸引，保持稀疏信道的大系数特征，三段函数的不同吸引方式通过动态调整。

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权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于改进稀疏自适应滤波算法的自适应声反馈抑制方法