本次課程設計題目為基于RLS算法的多麥克風降噪，要求使用MATLAB軟件，運用自適應濾波中的RLS算法實現麥克風降噪。

MATLAB即矩陣實驗室，是一個可視化的計算程序，被廣泛的運用在科學計算領域，包括數值計算、數據擬合圖形圖像處理、系統模擬仿真功能。除具備卓越的數值計算能力用外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模仿真和實時控制等功能。

在了解RLS算法的原理后，選擇了一段音頻文件，并利用它產生隨機噪聲，將噪聲和源文件疊加作為受噪聲污染的語音信號，而隨機噪聲則作為參考麥克風語音信號，通過MATLAB編程實現語音增強的目標，利用RLS算法對語音信號進行降噪，得到清晰的語音信號。

自適應噪聲濾波是指從信號被噪聲干擾所淹沒的環境中檢測和提取有用信號，而自適應抵消是以噪聲干擾為處理對象，將它們抑制掉或進行非常大的衰減，以提高信號傳遞和接收的信噪比質量。

自適應濾波處理技術可以用來檢測平穩的和非平穩的隨機信號。自適應數字系統具有很強的自學習、自跟蹤能力和算法的簡單易實現性，它在噪聲信號的檢測增強，噪聲干擾的抵消，波形編碼的線性預測，雷達聲納系統的陣列處理和波束形成，通信系統的自適應分割，以及未知系統的自適應參數辨識等方面獲得了廣泛的應用。

例如，在工業生產過程中，由于生產環境的影響，許多靜電或電磁場會對控制器輸入給定信號造成干擾，產生信號噪聲，導致操作精度下降甚至輸入錯誤信號，加快執行機構的磨損，嚴重時造成生產事故，后果不堪設想，這就需要設計一個自適應信號處理系統來過濾噪聲干擾。再如水下偵察系統中發射器與接收器靠得很近，但為了探測水下遠程潛艇等目標，發射信號的功率很強，就會串擾到接收器中，因此所接收的遠程目標的反射波就淹沒在串擾信號中，大大妨礙了對目標定位距離的測量，這時也必須采用干擾抵消措施。所以，自適應噪聲干擾抵消技術有著重要的應用。

通過本次課程設計，我們可以加強對信號處理的理解，學會查尋資料、方案比較，以及設計算法等。靈活運用所學信號與系統、數字信號處理等信息處理知識，分析和解決工程技術問題，將理論知識與應用實際結合起來。

? ? ? ? 本次課程設計的題目為基于RLS的多麥克風語音降噪，主要是對給定主麥克風錄制的受噪聲污染的語音信號和參考麥克風錄制的噪聲，實現語音增強的目標，得到清晰的語音信號。