[发明专利]自适应滤波算法在助听器中的运用

摘要

声反馈消除系统是基于自适应系统辨识的理论基础，本章主要研究自适应滤波算法用于系统辨识的原理；自适应滤波算法是现代信号处理的重要内容，它可以在系统和信号统计特性的先验知识未知的条件下，通过自学来获得，并跟踪环境的随机变化，自适应地调整滤波器参数并最终逼近理论上的最优滤波——维纳滤波，在诸多领域有着广泛的应用；自适应滤波器的结构有脉冲响应滤波器(FIR)，无限脉冲响应滤波器(IIR)，格型结构和非线性滤波器等，而FIR滤波器实现简单，容易设计成线性相位，是应用最广泛的结构。

主权项

1.本发明是自适应学习过程从系数空间的任意一点开始出发沿着性能曲面的负梯度方向搜索最低点，自动调整权系数，使权矢量对应的均方误差能达到最小值的过程；梯度向量在算法初始阶段时较大，滤波器权系数会以较大的速度向维纳解收敛，然后迭代次数增加，梯度逐渐减小，算法收敛后梯度接近零；梯度方向在算法迭代初始阶段是一致的，接近稳态的时候，算法在最低点附近抖动，梯度方向变化较频繁，但是绝对值较小；因此受观测噪声影响更小，并通过加窗计算平均梯度，平滑了噪声，减小瞬时值的影响，提高了衡量算法收敛程度的准确度，因此算法在噪声大的情况下也能表现好的性能。