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如何使用RLS算法实现多麦克风降噪的设计
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本次课程设计题目为基于RLS算法的多麦克风降噪，要求使用MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。
MATLAB即矩阵实验室，是一个可视化的计算程序，被广泛的运用在科学计算领域，包括数值计算、数据拟合图形图像处理、系统模拟仿真功能。除具备卓越的数值计算能力用外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
在了解RLS算法的原理后，选择了一段音频文件，并利用它产生随机噪声，将噪声和源文件叠加作为受噪声污染的语音信号，而随机噪声则作为参考麦克风语音信号，通过MATLAB编程实现语音增强的目标，利用RLS算法对语音信号进行降噪，得到清晰的语音信号。
自适应噪声滤波是指从信号被噪声干扰所淹没的环境中检测和提取有用信号，而自适应抵消是以噪声干扰为处理对象，将它们抑制掉或进行非常大的衰减，以提高信号传递和接收的信噪比质量。
自适应滤波处理技术可以用来检测平稳的和非平稳的随机信号。自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性，它在噪声信号的检测增强，噪声干扰的抵消，波形编码的线性预测，雷达声纳系统的阵列处理和波束形成，通信系统的自适应分割，以及未知系统的自适应参数辨识等方面获得了广泛的应用。
例如，在工业生产过程中，由于生产环境的影响，许多静电或电磁场会对控制器输入给定信号造成干扰，产生信号噪声，导致操作精度下降甚至输入错误信号，加快执行机构的磨损，严重时造成生产事故，后果不堪设想，这就需要设计一个自适应信号处理系统来过滤噪声干扰。再如水下侦察系统中发射器与接收器靠得很近，但为了探测水下远程潜艇等目标，发射信号的功率很强，就会串扰到接收器中，因此所接收的远程目标的反射波就淹没在串扰信号中，大大妨碍了对目标定位距离的测量，这时也必须采用干扰抵消措施。所以，自适应噪声干扰抵消技术有着重要的应用。
通过本次课程设计，我们可以加强对信号处理的理解，学会查寻资料、方案比较，以及设计算法等。灵活运用所学信号与系统、数字信号处理等信息处理知识，分析和解决工程技术问题，将理论知识与应用实际结合起来。
本次课程设计的题目为基于RLS的多麦克风语音降噪，主要是对给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声，实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。
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