基于RLS算法的多麦克风降噪_课程设计任务书

课程设计任务书 题 目: 基于RLS 算法的多麦克风降噪 初始条件：pc机，matlab7.0软件 要求完成的主要任务: （1）阅读参考资料和文献，明晰算法的计算过程，理解RLS算法基本过程； （2）主麦克风录制的语音信号是RLSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是RLSrefns.wav，用matlab指令读取； （3）根据算法编写相应的matlab程序； （4）算法仿真收敛以后，得到增强的语音信号； （5）用matlab指令回放增强后的语音信号； （6）分别对增强前后的语音信号作频谱。 时间安排：6月20日到6月27日 理论设计与仿真 6月28日到7月1日 撰写报告 7月3日 答辩 指导教师签名： 年 月 日 系主任（或责任教师）签名： 年 月 日 目 录 课程设计任务书 1 摘要 3 Abstract 4 1设计任务 5 2设计要求 6 3基本原理 7 3.1自适应干扰抵消原理 7 3.2 RLS算法基本原理 8 4论证 10 5功能设计 12 5.1读取语音文件 12 5.2算法实现 13 6信号的获取 15 7调试程序 16 7.1环境噪声中的语音波形分析 16 7.2 RLS算法的滤波效果： 18 7.3分别对增强前后的语音信号做频谱分析 19 附：MATLAB软件输出窗口如下图： 22 8心得体会 23 9参考文献 24 附录：程序清单 25 摘要 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。 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。 本次课程设计正是要求使用具有强大运算能力的MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。旨在培养我们使用计算机处理庞大的数据的能力和熟悉MATLAB在信息技术中的应用。 关键词：MATLAB，自适应滤波，RLS算法，麦克风降噪 Abstract MATLAB namely Matrix Laboratory, is a visual calculation procedure is widely used in the field of scientific computing, including numerical computation, data fitting, graphics, image processing, system simulation. Has proven the value of computing power, it also provides a professional level of symbolic computation, word processing, visual modeling and simulation and real-time control functions. The adaptive filter is an important part of statistical signal processing. In practical applications, does not to design a fixed-coefficient digital filter design rules in the normal operation of the filter change, so we need to study the adaptive filter. Those who need to deal with the signals generated by the result of the operation environment of unknown statistics or need to deal with non-stationary signals, the adaptive filter can provide an attractive solution, and its performance is usually far superior to the fixed filter design using the regular method . In addition, the adaptive filter can also provide non-adaptive methods can not provide a new signal processing capabilities. This course design is to use the powerful computing power of MATLAB software, the use of the RLS adaptive filtering algorithm microphone noise reduction. Aims to develop the way we use computers to . Keywords: MATLAB, adaptive filter, RLS algorithm, microphone noise reduction  1设计任务 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。 2设计要求 （1）阅读参考资料和文献，明晰算法的计算过程，理解RLS算法基本过程； （2）主麦克风录制的语音信号是RLSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是RLSrefns.wav，用matlab指令读取； （3）根据算法编写相应的MATLAB程序； （4）算法仿真收敛以后，得到增强的语音信号； （5）用matlab指令回放增强后的语音信号； （6）分别对增强前后的语音信号作频谱分析。 3基本原理 3.1自适应干扰抵消原理 如图所示的是自适应干扰抵消器的基本结构，它有着很广泛的应用。期望响应 是信号和噪声之和，即，自适应处理器的输入是与 相关的另一个噪声 。当 与 不相关时，自适应处理器将调整自己的参数，以力图使 成为 的最佳估计 。这样， 将逼近信号 ，且其均方值 为最小。噪声 就得到了一定程度的抵消 图3-1自适应干扰抵消原理图 3.2 RLS算法基本原理 RLS算法是FIR维纳滤波器的一种递归算法，它是严格以最小二乘方准则为依据的算法。FIR自适应滤波器除了LMS算法外，还有另一种算法，即自适应的递归最小二乘方（RLS）算法。这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归算法，它是严格以最小二乘方准则为依据的算法。它的主要优点是收敛速度快，因此，首先在快速信道均衡，实时系统辨识和时间序列分析中得到广泛应用。其主要缺点是每次迭代计算量很大(对于 阶横向滤波器，计算量数量级为 ），因此，在信号处理中它的应用曾一度收到限制。但是近年来人们重新对它产生了兴趣，主要是因为它具有收敛速度快的优点。在生物医学应用中，这种算法的自适应滤波器很容易在小型计算机上实现。 RLS算法的关键是用二乘方的时间平均的最小化准则取代最小均方准则，并按时间迭代计算。具体来说，是要对初始时刻到当前时刻所有误差的平方进行平均并使其最小化，在按照这一准则确定FIR滤波器的权系数矢量 ，即所依据的准则是 （1） 其中 式中， 是期望响应， 是L阶FIR滤波器的输出相应，即 （2） RLS的算法所采用的是最小二乘准则，其代价函数为： （3） 式中称 EMBED Equation.KSEE3 \* MERGEFORMAT 为遗忘因子，且有0 1。 RLS算法的权向量的迭代公式为cn=cn-1+gnen （4） 式中，gn为： （5） 其中，是Rn均衡器输入矢量的自相关矩阵 4方案论证 方案一：理解RLS算法的基本原理，自行编写RLS算法程序块，RLS算法可以理解为将输出反馈给滤波器来调整相关参数，达到校正误差的目的。算法实现代码如下所示： Worder=32;                           %滤波器阶数 lambda=1 ;                            % 设置遗忘因子 Delta=0.001 ;                           p=(1Delta) * eye ( Worder,Worder ) ;       w=zeros(Worder,1); output=primary;                        %主语音输出 loopsize=max(size(primary));              for i=1+Worder:loopsize                 %写RLS算法公式    z=primary(i)-w'*(fref(i-Worder+1:i))';    n2=fref(i-Worder+1:i)';    k=(1lambda)*p*n2;    K=k(1+n2'*k);    w = w + K*z;    p0=K*n2';    p = (p-p0*p)lambda;    output(i-Worder)=z;    disp(i); end; 方案二：直接调用MATLAB自带的RLS算法adaptfilt.rls(l，lambda，invcov，coeffs，states) 1指滤波器的长度，必须为正数，默认值为10；lambda指RLS的遗忘因子，为标量，取值范围 [0 1] ，默认值为1；invcov指输入矩阵的协方差的逆，为使滤波器性能最佳，常将其初始化为正定矩阵；coeffs指初始化滤波器系数向量，长度必须为滤波器的阶数，默认下所有元素全零；states指矢量自适应滤波器的初始过滤状态，长度必须为阶数减1，默认下所有元素全零。该方案运用现成的RLS算法函数，操作简单，易实现，但不能深入了解RLS算法的根本原理，不利于RLS算法的掌握。 直接调用库的RLS算法函数的设计方法比较简单，直接用Hadapt函数调用RLS数字滤波器就可以滤波输出。而直接编写RLS算法公式的设计方法就比较难，设计时要先要弄懂基本的RLS算法，公式的推导，每一步的含义等，好的是可以掌握好MATLAB指令，如何去编写公式也是难点，此方法的设计过程当中就参考了一些数字滤波器的设计资料，还有矩阵的写法与匹配问题，需要自己分析解决一些问题。为了加深对matlab的了解，我们选择方案一。 5功能设计 5.1读取语音文件 主麦克风录制的语音信号是RLSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是RLSrefns.wav，都是.wav，用waveread指令读取音频信号； 指令写为如下： primary = wavread('RLSprimsp.wav'); primary = primary'; ref = wavread('RLSrefns.wav'); fref = fref'; 5.2算法实现 RLS算法的收敛特性较LMS算法优越，但相应的复杂度也要高许多，考虑到收敛时间的影响，从起始时间到收敛时间经滤波器处理得到到输出误差依然很大，故直接将前32项去掉，先通过两输入作差得到预期值，再将所有预期值与对应时刻的实际输出值作差求平方，将这些平方值相加可以得到一个变量为W的函数，取W是函数的值最小。另外，显然距离n最近的量与Y（n）最接近，引入遗忘因子使得从n-1到0，相关程度逐渐减小。最后求得相关偏差，反馈给滤波器以矫正输出，达到减小误差的目的。 % 初始化 Worder=32; %滤波器阶数 Delta=0.001 ; p=(1Delta) * eye ( Worder,Worder ) ; w=zeros(Worder,1); output=primary; %主语音输出 loopsize=max(size(primary)); for i=1+Worder:loopsize %写RLS算法公式 z=primary(i)-w'*(fref(i-Worder+1:i))'; n2=fref(i-Worder+1:i)'; k=p*n2; K=k(1+n2'*k); w = w + K*z; p0=K*n2'; p = (p-p0*p); output(i-Worder)=z; disp(i); end; 5.3提取语音信号 用MATLAB中的wavread指令分别读取被噪声污染后的语音文件RLSprimsp.wav和噪声文件RLSrefns.wav后，进行RLS算法处理，滤除噪声后，得到语音文件，先由plot指令绘出语音文件波形，再通过MATLAB中的sound命令播放语音文件。代码如下所示： figure; %作图 subplot(2,3,1); plot(primary); %画主麦克风语音波形 title('primary input'); subplot(2,3,2); plot(fref); %画参考麦克风语音波形 title('fref noise'); subplot(2,3,3); plot(output); %画降噪后的语音波形 title('output'); wavwrite(output,fs,'lym0'); %生成降噪后的语音波形 sound(output,fs,bits); 6信号的获取 本次课程设计对我们自行处理和灵活运用的能力提出了很高的要求。因为我自己耳机的麦克风在windows8音频驱动下，输入增益太小，根本无法使用。然而直接去购买一个专用的麦克风又不划算，最后在我确定了获取被噪声污染的信号和噪声信号的方法： 本次设计我算选用的噪声信号由MATLAB中随机函数randn产生的声音信号来模拟的，而语音信号则用酷狗音乐盒登录“.wav）”和randn函数产生的噪声混合的声音信号来模拟。这样，噪声信号就和语音信号中噪声有很大相似度。我首先使用wavwrite函数，将randn函数输出的噪声信号命名为RLSrefns.wav。然后在用wavwrite函数将加载了噪声的“.wav'); %读入hello_kugou的wav音频文件 noise = 0.1*randn(length(source),1); source = source+noise; wavwrite(noise,22050,'RLSrefns') ; %输出模拟噪声文件 wavwrite(source,22050,'RLSprimsp'); %输出模拟主语音信号 primary=wavread('RLSprimsp') primary=primary'; fref=wavread('RLSrefns.wav'); %读入参考语音信号 fref= fref'; Worder=32; %滤波器阶数 lambda=1 ; % 设置遗忘因子 Delta=0.001 ; p=(1Delta) * eye ( Worder,Worder ) ; w=zeros(Worder,1); output=primary; %主语音输出 loopsize=max(size(primary)); for i=1+Worder:loopsize %写RLS算法公式 z=primary(i)-w'*(fref(i-Worder+1:i))'; n2=fref(i-Worder+1:i)'; k=(1lambda)*p*n2; K=k(1+n2'*k); w = w + K*z; p0=K*n2'; p = (p-p0*p)lambda; output(i-Worder)=z; end; figure; %作图 subplot(2,3,1);plot(primary); %画主麦克风语音波形 title('primary input'); [y1,fs,bits]=wavread('RLSprimsp.wav'); y1 Y1=fft(y1); subplot(2,3,4);plot(abs(Y1));title('麦克风主语音输入频谱'); subplot(2,3,2);plot(fref); %画参考麦克风语音波形 title('fref noise'); [y2,fs,bits]=wavread('RLSrefns.wav'); Y2=fft(y2);subplot(2,3,5);plot(abs(Y2));title('参考麦克风语音输入频谱'); subplot(2,3,3); plot(output); %画降噪后的语音波形 title('output'); wavwrite(output,fs,'lym0'); %生成降噪后的语音 [y,fs,bits]=wavread('lym0.wav'); Y=fft(y); subplot(2,3,6);plot(abs(Y));title('降噪后语音输出频谱'); sound(y1,fs,bits); sound(y2,fs,bits); sound(output,fs,bits); 本科生课程设计成绩评定表 姓 名 熊昌青 性 别 男 专业、班级 通信1102 课程设计题目：基于RLS 算法的多麦克风降噪 课程设计答辩或质疑记录： 成绩评定依据： 评 分 项 目 最高分限 实际得分 设计说明书（论文）文理通顺、书写工整、图纸整洁。 20 方案设计合理，有一定创新，计算正确，论证充分。 20 答辩时态度谦虚有礼。 10 能够及时正确地回答教师所提出的问题。 40 仿真设计及其运行情况 10 最终评定成绩（以优、良、中、及格、不及格评定） 指导教师签字： 2013年 7月 3日 毕业设计（论文）原创性和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作 者 签 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 ​​​​​​​​​​​​ 指导教师签名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授权说明 本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：　　 　 　　 日　 期：　　 　 　　 ​​​​​​​​​​​​ 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权　　 　 　大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 指导教师评阅书 指导教师评价： 一、撰写（设计）过程 1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 指导教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日 评阅教师评阅书 评阅教师评价： 一、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 评阅教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日 教研室（或答辩小组）及教学系意见 教研室（或答辩小组）评价： 一、答辩过程 1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生答辩过程中的精神状态 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 评定成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 教研室主任（或答辩小组组长）： （签名） 年 月 日 教学系意见： 系主任： （签名） 年 月 日 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经特别注明引用的内容和致谢的地方外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者（本人签名）： 年 月 日 学位论文出版授权书 本人及导师完全同意《中国博士学位论文全文数据库出版章程》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库出版章程》(以下简称“章程”)，愿意将本人的学位论文提交“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”在《中国博士学位论文全文数据库》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中全文发表和以电子、网络形式公开出版，并同意编入CNKI《中国知识资源总库》，在《中国博硕士学位论文评价数据库》中使用和在互联网上传播，同意按“章程”规定享受相关权益。 论文密级： □公开 □保密（___年__月至__年__月）(保密的学位论文在解密后应遵守此) 作者签名：_______ 导师签名：_______ _______年_____月_____日 _______年_____月_____日 独 创 声 明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律后果由本人承担。   作者签名: 二〇一〇年九月二十日   毕业设计（论文）使用授权声明 本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定）   作者签名: 二〇一〇年九月二十日 致 谢 时间飞逝，大学的学习生活很快就要过去，在这四年的学习生活中，收获了很多，而这些成绩的取得是和一直关心帮助我的人分不开的。 首先非常感谢学校开设这个课题，为本人日后从事计算机方面的工作提供了经验，奠定了基础。本次毕业设计大概持续了半年，现在终于到结尾了。本次毕业设计是对我大学四年学习下来最好的检验。经过这次毕业设计，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析问题的能力、合作精神、严谨的工作作风等方方面面都有很大的进步。这期间凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感谢。没有他们的帮助，我将无法顺利完成这次设计。 首先，我要特别感谢我的知道郭谦功老师对我的悉心指导，在我的论文书写及设计过程中给了我大量的帮助和指导，为我理清了设计思路和操作方法，并对我所做的课题提出了有效的改进方案。郭谦功老师渊博的知识、严谨的作风和诲人不倦的态度给我留下了深刻的印象。从他身上，我学到了许多能受益终生的东西。再次对周巍老师表示衷心的感谢。 其次，我要感谢大学四年中所有的任课老师和辅导员在学习期间对我的严格要求，感谢他们对我学习上和生活上的帮助，使我了解了许多专业知识和为人的道理，能够在今后的生活道路上有继续奋斗的力量。 另外，我还要感谢大学四年和我一起走过的同学朋友对我的关心与支持，与他们一起学习、生活，让我在大学期间生活的很充实，给我留下了很多难忘的回忆。 最后，我要感谢我的父母对我的关系和理解，如果没有他们在我的学习生涯中的无私奉献和默默支持，我将无法顺利完成今天的学业。 四年的大学生活就快走入尾声，我们的校园生活就要划上句号，心中是无尽的难舍与眷恋。从这里走出，对我的人生来说，将是踏上一个新的征程，要把所学的知识应用到实际工作中去。 回首四年，取得了些许成绩，生活中有快乐也有艰辛。感谢老师四年来对我孜孜不倦的教诲，对我成长的关心和爱护。 学友情深，情同兄妹。四年的风风雨雨，我们一同走过，充满着关爱，给我留下了值得珍藏的最美好的记忆。 在我的十几年求学历程里，离不开父母的鼓励和支持，是他们辛勤的劳作，无私的付出，为我创造良好的学习条件，我才能顺利完成完成学业，感激他们一直以来对我的抚养与培育。 最后，我要特别感谢我的导师赵达睿老师、和研究生助教熊伟丽老师。是他们在我毕业的最后关头给了我们巨大的帮助与鼓励，给了我很多解决问题的思路，在此表示衷心的感激。老师们认真负责的工作态度，严谨的治学精神和深厚的理论水平都使我收益匪浅。他无论在理论上还是在实践中，都给与我很大的帮助，使我得到不少的提高这对于我以后的工作和学习都有一种巨大的帮助，感谢他耐心的辅导。在论文的撰写过程中老师们给予我很大的帮助，帮助解决了不少的难点，使得论文能够及时完成，这里一并表示真诚的感谢。 + i 自适应处理器 1 _1234567897.unknown _1234567905.unknown _1234567909.unknown _1234567913.unknown _1234567915.unknown _1234567917.unknown _1234567918.unknown _1234567919.unknown _1234567916.unknown _1234567914.unknown _1234567911.unknown _1234567912.unknown _1234567910.unknown _1234567907.unknown _1234567908.unknown _1234567906.unknown _1234567901.unknown _1234567903.unknown _1234567904.unknown _1234567902.unknown _1234567899.unknown _1234567900.unknown _1234567898.unknown _1234567893.unknown _1234567895.unknown _1234567896.unknown _1234567894.unknown _1234567891.unknown _1234567892.unknown _1234567890.unknown