基于RLS算法的Matlab语音去噪源码，如何提升信噪比？

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1. 简介+递推最小二乘法在信号处理领域应用非常广泛，该算法具有强大的目标参数跟踪能力和函数收敛快速等优势，随着时间的增加，最小二乘法的矩阵维度会急剧增加，导致计算量剧增。

1 简介

递推最小二乘算法在信号处理领域应用非常广泛，该算法具有强大的目标参数跟踪能力和函数收敛快等优点，随着时间的增加，最小二乘算法的矩阵维度会急剧增加，导致计算量骤增，RLS可以解决随着时间的推移，矩阵维度增加，计算量骤增的缺点；RLS的算法其本质是利用前一时刻的参数估计值和修正项来预测下一时刻的参数估计值，不需要任何的先验统计特性，通过不断的预测（Predict）和更新（Update）2个阶段来实现其时间域状态空间的参数状态方程的估计和预测更新[9]，更新如图1所示。

2 部分代码

% RLS自适应语音降噪
close all;clear all; clc;
filedir= []; % 设置路径
filename='1.wav'; % 设置文件名
fle=[filedir filename]; % 构成完整的路径和文件名
% [s, fs, bits] = wavread(fle); % 读入数据文件
[s, fs] = audioread(fle); % 读入数据文件
s=s-mean(s); % 消除直流分量;mean求平均值；直流分量即信号的均值，因此将原始数据直接减去其均值可消去。