自適應ＬＭＳ－ＡＷＶＭ算法的數字處理器ＴＭＳ３２０Ｃ５Ｘ的實現

摘 要:主要的研究討論對象是用數字處理器實現自適應數字信號處理中基于LMS的AWVM 權向量方法檢測及恢復弱信號，用于語音信號中強噪聲的消除#65377;同時也證明用美國德州公司生產的TMS320C5X 通用數字處理器實現基于LMS的AMVW算法的可行性#65377;

關鍵詞:自適應數字信號處理;LMS-AWVM算法;數字信號處理

0 前言

自適應數字信號處理是自動控制一重要分支，是在數字信號處理中加入自動控制技術，使得數字信號處理能夠自我調整，達到預期效果#65377;自適應系統靈活多用，廣泛應用于通信#65380;雷達#65380;聲納等方面#65377;自適應系統的構成及算法需大量運算，過去，受器件的限制，自適應數字信號處理系統的實現，特別是實時處理的實現是比較困難的，這大大防礙了自適應數字信號處理的發展#65377;采用LMS-AWVM自適應權向量算法能從強噪聲干擾的信號中恢復原信號，通過對輸入信號采樣量化數據的計算，從強噪聲中恢復原信號，但是運算量大，采樣頻率要求高#65377;在TMS320C5X上編程構造LMS-AWVM算法的自適應信號處理系統是方便可行的，是實現LMS-AWVM算法實時處理的一個有效途徑#65377;本文在TMS320C5X上構造一LMS-AWVM算法的DSP，用于提取和恢復強噪聲背景中的語音信號#65377;

1 LMS-AWVM權向量法分析

在通信系統中存在各種噪聲，主要以熱噪聲和散粒噪聲等加性噪聲為主，也最常見#65377;通信系統必須保證信息的可接受程度，消除噪聲，提高信噪比是通信系統的一個重要環節，如電話系統要求信噪比大于26dB，無線電接受機信噪比大于50dB#65377;有時通信系統中噪聲比較大，干擾源信號或完全覆蓋源信號，這要求從源信號盡量檢測和恢復源信號，提高信噪比#65377;噪聲是隨機過程，不可能建立代數式來確定噪聲的幅度-時間關系，所以對噪聲的處理，特別是對強噪聲的處理，固定參數的濾波器很難完成#65377;但是數字系統中，能用噪聲數字采樣的統計特性來確定噪聲源和消除噪聲#65377;AWVM算法通過數字系統中的自適應系統對噪聲進行統計學習，再利用統計學習的結果從噪聲中檢測和提取源信號出來#65377;

圖1 LMS-AWVM權向量法原理圖

LMS-AWVM權向量法原理圖如圖1所示，自適應系統的輸入s含有原瞬態信號與背景噪聲，系統的期待響應信號是背景噪聲的期望#65377;在信號來之前，權向量收斂于由噪聲期望和背景噪聲所決定的最佳權向量W*，系統的輸出y接近噪聲的期望#65377;當輸入中含有瞬態信號，權向量將收斂到新的權向量值W，偏置權向量V=W-W*將反映瞬時信號的變化，通過權向量的變化來得到原信號#65377;

系統工作原理和過程如下#65377;

首先獲得期待響應信號d，假設噪聲為廣義平穩且各態遍歷的，噪聲的期望可由噪聲的時間平均來獲得#65377;實現中首先對只有噪聲的輸入信號取時間平均d=E(x)，獲得期待響應#65377;然后對輸入為背景噪聲進行自適應權向量收斂，權向量在瞬態源信號來之前收斂到最佳權向量W*，然后開始檢測和恢復瞬態源信號#65377;

在開始檢測和恢復瞬態源信號時，偏置權向量為當前權向量W與原最佳權向量W*之差#65377;

當輸入信號中無瞬態源信號而只有背景噪聲時，V是在零向量附近游動#65377;當輸入信號中含有瞬態源信號時，輸入統計特性改變，V偏離零向量，跟蹤瞬態源信號的變化#65377;系統用|V|或V2來反應瞬態源信號#65377;最后通過一階或二階巴特沃斯帶通濾波器，濾掉低頻部分及進一步提高信噪比#65377;

其中權收斂可以采用橫向濾波的LMS#65380;RLS算法，格型濾波器的LSL算法#65377;本文中采用LMS算法，雖然LMS算法相對收斂迭代次數較大，但是它算法的簡捷，運算速度快，數據量小，對于實時系統運算權向量收斂中不失為一個高效算法#65377;

2 系統硬件設計

對于AWVM權向量法檢測和恢復弱信號所面臨的問題是運算量大，采樣頻率要求較高#65377;用一般的處理器，運算速度達不到要求，采樣頻率太低#65377;用高速處理器，則價格昂貴，同時浪費處理器的資源#65377;本文采用美國德州儀器公司的通用數字處理器TMS320C50編程構造一LMS-AWVM自適應權向量算法的DSP，TMS320C5X是專用于數字處理的通用數字處理器，它使用基于C25先進的HARVARD結構，程序存儲器和數據存儲器的總線分離大大的增強了處理速度#65377;

圖2 AWVM算法實現的硬件結構圖

圖2是TMS320C50完成實現LMS-AVWM的簡單框圖#65377;A/D完成的工作是對模擬信號進行預濾波#65380;采樣#65380;量化，將其變為8位數字編碼(8位A/D是國際PCM編碼話音標準，也可按TMS320C5X的I/O端口位數采用16位#65380;12位A/D采樣，本文所針對是8位數據，256階精度)，通過TMS320C50的51H端口讀入數字處理器中，TMS320C50對數據進行AWVM自適應處理，檢測恢復信號;恢復的信號8位編碼通過D/A轉換，變為模擬信號#65377;

3 仿真及軟件編程

首先要模擬白噪聲，噪聲是無法用固定的幅度-時間函數來表示的，但白噪聲在任一時間的值的概率，可通過正態概率密度函數來確定^[3]#65377;

在本文中用C語言編寫了信號產生程序，主要產生源信號#65380;噪聲#65380;信號加噪聲#65377;系統輸入信號(信號加噪聲)的數據都是采樣量化后的數據，根據國際話音PCM編碼標準，八位數據表示采樣數據，所以輸入信號的數據精度不能超過28 (256)階，換句話說輸入信號值范圍為+127～-128#65377;

仿真時輸入數據量為6000點，其中第3000～5000點為信號加噪聲，其余為噪聲#65377;第1～1000系統計算期待響應d，1001～2500是權向量在輸入為純噪聲下收斂，2501以后為檢測和恢復信號，權向量維數取20#65377;仿真波形如圖3～7所示#65377;

下面是根據仿真結果對幾個參數的討論:

(1)步長u#65377;

首先確定u，實際系統中，輸入信號不可能為單一的正弦信號，是由許多信號組成，由于A/D采樣的最大值為A=127，所以輸入信號最大功率為A²#65377;根據橫向濾波器L的公式1(L+1)(信號功率)>μ>0有:

權向量階數取20，u在收斂條件范圍內越大權收斂速度越快，LMS算法的噪聲越大，在此取上界的十分之一，仿真中取u=0.0000001，有較好的效果#65377;

(2)采樣頻率#65377;

仿真采樣頻率為80KHz#65377;結果說明采樣頻率與源信號頻率毜值越大，恢復效果越好#65377;所以盡可能提高數據采樣頻率，能恢復更大頻率范圍內的信號，提高恢復語音信號的質量#65377;

(3)信噪比#65377;

AWVM自適應權向量法對于強噪聲下的弱信號的恢復是比較理想的，仿真結果說明對于信噪比小于零的輸入AWVM算法都能有效恢復信號，在語音系統中0dB的信噪比的噪聲干擾已是非常強，所以在語音系統中用AWVM是降強噪的一有效方法#65377;但是AWVM對于信噪比較大的信號卻失去作用，信噪比較大，噪聲的功率越小，噪聲的采樣的幅值精度也越小，它的期望越接近零#65377;系統的各權向量越接近零#65377;在信噪比很大的時候，可能使系統輸出恒為零左右#65377;所以AWVM算法對于信噪比大的信號不適合，信噪比大的信號也就不需要降噪，本文建議信噪比在20dB到-20dB的信號使用AWVM算法#65377;

參考文獻

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