1、“.....算法的收敛速度快慢取决于输入信号的自适应滤波器回声消除仿真分析论文原稿回声消除仿真中图分类号文献标识码文章编号引言自适应滤波器具有很强的学习能力跟踪能力自调节能力，并且算法简单容易实现，应用领域主要包括通信回波消除噪声干扰的抵消系......”。

2、“.....为了解决这个问题，等人提出了频域自适应滤波方法，声以及回声从而提高通话质量。自适应滤波发展现状最小均方误差算法以其计算简单稳定性好且易于实现而得到广泛应用。但收敛速度慢，固定步长因子会造成收敛速度与稳态失调误差两如图和图所示，其中红色信号为原信号，蓝色信号为输出信号，图中的两个信号是第次滤波输出的原信号和输出信号，可以看出在通信系统背景噪声和回声的影响下......”。

3、“.....。仿真实现为了更好地说明自适应滤波原理在回声消除中的应用选取了两个普通的正弦信号作为初始信号源，频率分别为与，并将其中的个信号处理为噪看出两个信号之间的拟合程度很高，说明经过多次迭代之后自适应滤波能够有效的消除通信系统中的噪声以及回声从而提高通话质量......”。

4、“.....如图和图所示，其中红色信号为原信号，蓝色信号为输出信号，图中的两个信号是第次最小乘准则算法的收敛速度快并且收敛性能优劣与信号的频域特性没有关系，但缺点是算法复杂计算时间长计算量大强相关信号应用自适应算法时减少了计算量但会影响收敛速度，自适应滤波器回声消除仿真分析论文原稿加入另个信号中，将叠加之后的信号作为输入信号进行仿真......”。

5、“.....从而验证达到滤除回声的效果自适应滤波器回声消除仿真分析论文原稿。号，从而验证达到滤除回声的效果。参考文献耿妍，张瑞金自适应滤波算法综述信息与电子工程，蔡卫菊线性自适应滤波算法综述科技咨询，张晓晔，董微，邹维嘉原理及其在回声消应随机信号随时间变化的统计特性，从而实现滤波性能的最优化自适应滤波器回声消除仿真分析论文原稿......”。

6、“.....频率分别为与，并将其中的个信号处理为噪声加入另个信号中，将叠加之后的信号作为输入信号进行仿真，试验的目标显然是希望得到原信波输出的原信号和输出信号，可以看出在通信系统背景噪声和回声的影响下，输出信号和原信号之间有很大差异图中的两个信号是在自适应算法中迭代次后所得到滤波后的原信号和输出信号......”。

7、“.....等人提出了频域自适应滤波方法，等人针对输入信号特征值分散度较大的特点，在此基础上提出了变换域自适应滤波的概念将信号通过其他正交得到广泛应用。但收敛速度慢，固定步长因子会造成收敛速度与稳态失调误差两个相互矛盾，不能兼顾。在此基础上提出了变步长自适应算法，根据不同的应用场合采用不同的步长调整算法。基自适应滤波器回声消除仿真分析论文原稿括通信回波消除噪声干扰的抵消......”。

8、“.....图像识别的自适应分割，以及自适应参数系统辨识等方面。总之，自适应滤波能够根据系统以前输出的结果不断调节当前滤波器的参数去主要取决于通信过程中语音与其回声之间时延的长短。如果时延比较短的话，回声是不会被觉察的，但可能会影响到信号频域的特性。反之，語音与其回声之间的时延较长，如果超过几十毫秒就相关矩阵的本征值分布的分散程度，如果输入信号为语音信号......”。

9、“.....通过白化语音信号可以抑制这种波动。语音信号的频谱特性的变化比波形编码的线性预测，图像识别的自适应分割，以及自适应参数系统辨识等方面。总之，自适应滤波能够根据系统以前输出的结果不断调节当前滤波器的参数去适应随机信号随时间变化的统计特等人针对输入信号特征值分散度较大的特点......”。