佛山水泵厂丨滤波器权向量的更新方法及水泵噪声算法对比

波器的阶数是根据延时调整的，延时的主要信息获取对象是滤波器的权向量。因此，阶数的调整关键是对于权向量的实时观测和信息提取。在自适应滤波器的收敛初期，权向量中大权值的位置不稳定，经过佛山水泵厂多次实验结果观测，在延时不变的前提下，当自适应滤波器的迭代次数大于两倍时，大权值的位置将被锁定，虽然此时位置已经检测出来，但由于滤波器没有稳定，不宜进行阶数自适应。所以在等到待滤波器收敛后，才提取大权值的位置信息，再进行阶数自适应操作。阶数自适应分为两个步骤：首先进行粗略的调整，然后进行跟踪式细致调整。粗略调整是将阶数立即收敛到一个大致位置，细致调整就是动态控制阶数N，使其在一定的临界范围调整，这个临界范围必须满足通话者的移动速度。此外为重要就是每次更新权值系数时，权值系数的去除和添加方法。调整方法为：在阶数N减小时，以图2为例，相应的去除权向量中大权值后面的后几个权值，必须保留权值；添加权值同样也是后面，添加权值的数值都为零。

在实际环境中，参考输入传感器与声源的距离越近，采集到的噪声中包含的水泵噪声信息就越完整，所以参考输入传感器应尽量放置在声源近处，这样矿工通信时也可以距声源较近。在单个噪声源环境中，水泵噪声信号是来自同一个噪声源的相关噪声，在不考虑噪声的多路径传输的情况下，仿真条件是是来自同一个路径的噪声，水泵噪声只是在信号强度和延迟方面不同。在MATLAB环境中构造的方法如图1所示：

肯富来离心泵噪声的模拟衰减系数且为常数根据仿真实验中两输入传感器的相对声源距离差的大小而定，距离越大衰减越大。

在噪声对消模型中，自适应滤波器的目的就是将延时估计出来，如图2是滤波器收敛后权向量的波形。

随着时间的增长，权向量越发收敛于冲激函数，但是无论滤波器收敛系数怎样选取或调节，自适应滤波权向量终都不会等于冲激响应,这是由WidrowHoff的LMS算法中的随机梯度法决定的，因为随机梯度法用瞬时来代替速下降法，所以权向量在收敛过程中相对于理论值存在一定的误差。

当肯富来离心泵噪声路径只有一个时，权向量的大值的相对位置就是该延时值，根据这一点可以估算出两路传感器的相对位移差，再根据相对位移差，将滤波器的阶数调整到佳，去掉冗余的权值。阶数调整的优点主要是可以提高自适应算法的收敛精度和收敛速度，终提高话音质量。通常为了增大通话者的活动范围，滤波器的阶数初始值应设置为一个较大值，这样如果矿工活动在一个较小的区域内，那么将阶数从较大值调整到合适的大小，可以提高话音质量。

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