lms source code for adaptive filtering the acoustic noise.

资 源 简 介

lms source code for adaptive filtering the acoustic noise.

详 情 说 明

LMS（最小均方）算法是一种广泛应用于自适应滤波的数字信号处理技术，特别适合用于声学噪声消除场景。其核心思想是通过迭代调整滤波器系数，使系统输出与期望信号的均方误差最小化。

在声学噪声消除的实现中，LMS算法通过以下步骤运作：首先，系统会采集包含噪声的参考信号和原始输入信号。随后，算法利用参考信号预测噪声成分，并通过自适应滤波器生成反相抵消信号。滤波器系数根据瞬时误差信号（系统输出与期望信号的差值）动态更新，这种更新通过步长参数控制收敛速度和稳定性。

关键优势在于其计算简单且实时性强，适合处理麦克风阵列、耳机降噪等实时声学应用。不过需注意步长选择——过大会导致振荡，过小则收敛缓慢。改进方案如归一化LMS（NLMS）可自动调整步长，提升不同环境下的鲁棒性。

实际应用中还需考虑延迟补偿、多通道处理等扩展逻辑，以应对复杂的声学环境。