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A Computationally Efficient Delayless Frequency-Domain Adaptive Filter Algorithm
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AI
DOI：10.1109/TCSII.2013.2240877.png)
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摘要
En 中文
在声学回声消除 (AEC) 系统中，通常采用分区块频域自适应滤波器 (PBFDAF) 算法来提高计算效率和收敛速度。然而，PBFDAF算法引入了固有延迟。已经提出了无延迟PBFDAF算法来解决这个问题。然而，现有的无延迟PBFDAF算法复杂度较高。一些具有较高的平均复杂度，但其他具有较高的峰值复杂度。本文提出了一种计算效率高的无延迟PBFDAF算法，以降低平均和峰值复杂度。此外，提出了一种延迟补偿方法来补偿误差路径延迟，从而加快收敛速度。仿真结果表明，带时延补偿的新算法的收敛性和跟踪性能与PBFDAF算法相当。
Keyword:
Adaptive filter
average complexity
delayless algorithm
echo cancellation
frequency-domain adaptive filter (FDAF)
peak complexity
AI总结
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期刊
I
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引用论文
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