基于LMS算法的自适应主动噪声控制MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现自适应主动噪声控制（ANC）系统，核心使用LMS算法实时调整滤波器系数以抵消环境噪声。系统具备动态适应能力，适用于实时音频处理和降噪设备开发。

详 情 说 明

基于LMS算法的自适应主动噪声控制系统

项目介绍

本项目实现了一个自适应主动噪声控制（ANC）系统，核心采用LMS（最小均方）算法。系统能够实时调整滤波器系数，通过产生与原始噪声相位相反、幅度相同的抗噪声信号，有效抵消环境中的噪声。该系统具备动态适应噪声特征变化的能力，适用于实时音频处理、降噪耳机等需要对噪声进行主动抑制的应用场景。

功能特性

• 自适应噪声抵消：基于LMS算法，实时优化滤波器权重，实现对时变噪声的有效跟踪与抵消。
• 实时信号处理：支持标准音频采样率（8kHz-48kHz）的单声道音频信号实时处理。
• 多维度输出：不仅输出降噪后的音频信号，还提供误差信号、滤波器系数收敛过程及信噪比改善指标，便于分析与评估。
• 参数灵活可调：用户可配置关键参数，如步长参数μ和滤波器阶数，以适应不同的噪声环境和性能要求。

使用方法

1. 准备输入信号：提供参考输入信号（尽可能纯净的噪声源信号）和期望信号（包含噪声的混合信号）。两者应为同采样率的单声道音频。
2. 设置系统参数：根据实际需求配置步长参数μ（建议范围0<μ<1）和滤波器阶数（常用32-256阶）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将开始自适应滤波过程。
4. 获取结果：系统运行后，将生成降噪后的输出音频、误差信号，并可视化显示滤波器系数的收敛过程，同时计算并输出信噪比改善值。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件要求：无特殊要求，但处理长时间高采样率音频时建议拥有足够内存。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：初始化系统参数与输入信号；执行LMS自适应滤波算法的迭代更新过程；计算并输出降噪后的信号与误差信号；绘制滤波器权重系数的收敛轨迹以监控算法稳定性；最终量化计算并展示系统的降噪性能指标，即信噪比的改善情况。