Этот пример показывает, как использовать алгоритм Наименьшее количество среднего квадратичного (LMS), чтобы вычесть шум из входного сигнала. Адаптивный фильтр LMS использует ссылочный сигнал на порте Input и желаемый сигнал на порте Desired, чтобы автоматически совпадать с ответом фильтра. Когда это сходится к правильной модели фильтра, отфильтрованный шум вычтен, и сигнал ошибки должен содержать только исходный сигнал.
В модели вывод сигнала в верхнем порте Акустической подсистемы Среды является белым шумом. Вывод сигнала в нижнем порту состоит из цветного шума и сигнала из .wav файла. Эта модель в качестве примера использует адаптивный фильтр, чтобы удалить шум из вывода сигнала в нижнем порту. Когда вы запускаете симуляцию, вы слышите и шум и человека, проигрывающего барабаны. В зависимости от времени адаптивный фильтр в модели отфильтровывает шум, таким образом, вы только слышите барабаны.
Все-платформу версия с плавающей точкой модели показывают ниже.
Путем выполнения этой модели мы можем слушать звуковой сигнал в режиме реального времени (при выполнении симуляции). Время остановки установлено в бесконечность. Это позволяет нам взаимодействовать с моделью, в то время как она запускается. Например, мы можем изменить фильтр или альтернативу от медленной адаптации до быстрой адаптации (и наоборот), и получить смысл поведения обработки аудиоданных в реальном времени при этих условиях.
Заметьте цвета блоков в модели. Это цвета шага расчета, которые указывают, как быстро блок выполняется. Здесь, самый быстрый дискретный шаг расчета (например, фрагмент обработки звукового сигнала на 8 кГц) является красным, и второй самый быстрый дискретный шаг расчета является зеленым. Вы видите, что цвет изменяется от красного до зеленого после субдискретизации на 32 (в блоке Downsample перед блоком Waterfall Scope). Дополнительная информация об отображении цветов шага расчета может быть найдена в документации Simulink®.
Окно Waterfall отображает поведение коэффициентов фильтра адаптивного фильтра. Это отображает несколько векторов данных когда-то. Эти векторы представляют значения коэффициентов фильтра нормированного адаптивного фильтра LMS и являются входными данными в последовательных шагах расчета. Данные отображены на 3D оси в окне Waterfall. По умолчанию ось X представляет амплитуду, ось Y представляет выборки, и ось z представляет время. Окно Waterfall имеет кнопки на панели инструментов, которые позволяют вам увеличить масштаб отображенных данных, приостановить сбор данных, заморозить отображение осциллографа, сохранить положение осциллографа и экспортировать данные в рабочую область.
Вы видите детали Акустической подсистемы Среды путем двойного щелчка по тому блоку. Гауссов шум используется, чтобы создать сигнал, отправленный во Внешний выходной порт Микрометра. Если вход к порту Filter изменяется с 0 до 1, блок Digital Filter изменяется с фильтра lowpass на полосовой фильтр. Отфильтрованный шумовой вывод от блока Digital Filter добавляется к сигналу, прибывающему из .wav-файла, чтобы произвести сигнал, отправленный в выходной порт Микрометра Пилота.
Haykin, S., адаптивная теория фильтра, 3-й Эд., Prentice Hall, 1996.
Версия с плавающей точкой: dspanc
Версия фиксированной точки: dspanc_fixpt
