卡尔曼滤波算法及MATLAB实现_flyingnosky

   
同时,对现代的滤波举行了看重。,对自适应拒绝者和卡尔曼拒绝者受胎必然看法,用matlab过滤。,查明卡尔曼拒绝者否则对比地使对某人有利,原始喷射器在较大的噪声中可以回复。。新学期很快将要开端了,由于TI的冲洗板一向都在检修,所以,得知信息技术开展市政服务机构的设计作品情节被存留,而是对呼声喷射器处置和拒绝者的担心曾经更深化了。。在新学期里持续试图!  

   
卡尔曼滤波的根本思惟是:最小均方误审作为姣姣者估价原则,鉴于喷射器和噪声的状况圈占霉,应用状况变量的估价值重新开始状况变量的估价,求流行的momen的估价值,算法思考成立的零碎方程和注视方程对需求处置的喷射器做出容量最小均方误审的估价。

长工夫内语音喷射器不坚决,而是一阶和二阶重要在一点钟零碎中是相近固定的。,所以语音喷射器在对立较短的工夫内可以看成白噪声促进以直线的时固定零碎记下的定态输出。假说语音喷射器可以估价是由AR霉形状的。:

                     卡尔曼滤波算法及MATLAB取得

    
工夫重新开始方程:

                      卡尔曼滤波算法及MATLAB取得

   
计量重新开始平等:

                     卡尔曼滤波算法及MATLAB取得

   
K(t)为卡尔曼增益,计算婴儿食品列举如下:

                        卡尔曼滤波算法及MATLAB取得

朝内的

                      卡尔曼滤波算法及MATLAB取得           

卡尔曼滤波算法及MATLAB取得卡尔曼滤波算法及MATLAB取得历程霉噪声协变和测霉噪声协变,实物测量协变可以继后注视记下。,更难决定,在本试验中,将试验末后与两种方式举行了对比地。。

    
由于语音喷射器是短期不变的,所以在举行卡尔曼滤波领先对喷射器举行分帧加窗作用,继后滤波后,对处置后的喷射器举行帧处置。,在这里的帧上浆是256,帧堆叠数为12;

    
下图为原始呼声喷射器和加噪声后的喷射器随着呼声喷射器与经卡尔曼滤波处置后的喷射器:

卡尔曼滤波算法及MATLAB取得

                               
原始呼声喷射器和加噪声后的喷射器

卡尔曼滤波算法及MATLAB取得

                              
原呼声喷射器与经卡尔曼滤波处置后的喷射器

Matlab挨次取得列举如下:

%%%%%%%%%%%%%%%%%鉴于LPC全以杆推进霉的最大后验概率估价法,采取卡尔曼滤波%%%%%%%%%%%%%%

clear;

clc;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%堆积呼声最高纪录%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

load voice.mat

y=M1(2),:);

x=y+*randn(1,上浆(Y)

%%%%%%%%%%%%%%%原呼声喷射器和加噪声后的喷射器%%%%%%%%%%%%%%%

图(1)

子地块(211);地块(M1(1),:),M1(2),:));xlabel(”工夫”);ylabel(”见识”);title(”原呼声喷射器”);

子地块(212);地块(M1(1),:),x);xlabel(”工夫”);ylabel(”见识”);title(”加噪声后的喷射器”);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%输出决定因素%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Fs=44100;                 
    喷射器采样频率

bits=16;            
    喷射器采样位

N=256;                     
%帧长

m=N/2;                     
每帧搬动间隔

lenth=length(x);           
输出喷射器上浆

count=floor(lenth/m)-1;    
需求搬动以处置完全地喷射器的帧数为%。泽尔

p=11;
                       
    AR霉挨次

a=zeros(1,p);

w=hamming(N);
             
    Gahamming窗口功能

y_temp=0;

F=zeros(11,11);
     
    %转变矩阵

F(1,2)=1;

F(2,3)=1;

F(3,4)=1;

F(4,5)=1;

F(5,6)=1;

F(6,7)=1;

F(7,8)=1;

F(8,9)=1;

F(9,10)=1;

F(10,11)=1;

H=zeros(1,p);
                  
    %

S0=zeros(p,1);

P0=zeros(p);

S=zeros(p);

H(11)=1;

s=zeros(N,1);

G=H”;

P=zeros(p);

%%%%%%%%%%%%%%%%试验噪声协变%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

y_temp=cov(x(1:7680));

x_frame=zeros(256,1);

x_frame1=zeros(256,1);

T=zeros(lenth,1);

for r=1:count

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5%%%%%分帧处置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

       
x_frame=x((r-1)*m+1:(r+1)*m);

%%%%%%%%%%%%%%%%采取LPC霉求转变矩阵决定因素%%%%%%%%%%%%%%   

         
if r==1

          
[a,vs]=lpc(x_帧,p);  

      
  else 

          
[a,VS]=lpc(T((r-2)*m+1:(r-2)*m+256),p);

       
end

%%%%%%%%%%%%%%%%帧长内历程噪声协变%%%%%%%%%%%%%%%%%%

       
if
(VS-y_temp>0)   

           
VS=VS-y_temp;

       
else 

           
VS=

       
end

       
F(p,:)=-1*a(p+1:-1:2);

       
for j=1:256

           
if(j==1)

           
S=F*S0;

           
Pn=F*P*F”+G*VS*G”;

           
else 

           
S=F*S;     
工夫重新开始方程

           
Pn=F*P*F”+G*VS*G”;

           
end

           
K=Pn*H”*(y_temp+H*P*H”).^(-1); %卡尔曼增益

           
P=(眼(P)-K*H)*PN
                
   %计量重新开始平等

           
S=S+K*[x_frame(j)-H*S];

           
T((r-1)*m+j)=H*S;

       
end

%%%%%%%%%%%%%%%%对记下的每帧最高纪录举行加窗作用%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

       
不锈钢(1:256,r)=T((r-1)*m+1:(r-1)*m+256);

        
s不锈钢(1:256,r)=不锈钢(1:256,r).*w;

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%合帧作用%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

        
for r=1:count

        
    if r==1

           
s_out(1:128)=sss(1:128,r);

        
   else if r==count

           
s_out(r*m+1:r*m+m)=sss(129:256,r);

        
   else

        
   
s_out(((r-1)*m+1):((r-1)*m+m))=sss(129:256,r-1)+sss(1:128,r);

        
    end

        
   end

      
end

图(2)

子地块(211);地块(M1(1),:),M1(2),:));xlabel(”工夫”);ylabel(”见识”);title(”原呼声喷射器”);

子地块(212);地块((1:1109760)/F,s_out);xlabel(”工夫”);ylabel(”见识”);title(”经卡尔曼滤波后的呼声喷射器”);

堆积中,请稍等。

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