1.一种变步长的回声消除方法，其步骤如下：A、远端信号采样

将当前时刻n和前L‑1个时刻的远端采样信号x(n)，x(n‑1),…,x(n‑L+1)，组成当前时T

刻n的输入信号向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n‑1),…,x(n‑L+1)] ，上标T表示转置，L为自适应滤波器的抽头长度，其取值为16、32或128；

B、回声信号估计

将当前时刻n的输入信号向量X(n)，通过自适应滤波器得到当前时刻n的回声信号的估T

计值 其中，W(n)＝[w1(n),w2(n),...,wi(n),...wL(n)] 为当前时刻的自适应滤波器抽头权系数向量，其初始值为零，即W(0)＝0，wi(n)为当前时刻的自适应滤波器的第i个抽头权系数，i＝1，2，3，…，L；

C、回声信号消除

将当前时刻n的近端采样信号d(n)，减去步骤B获得的当前时刻n的回声信号的估计值得到消除回声的当前时刻的残差信号e(n)，D、残差信号阈值的确定

D1、残差信号平方时间窗向量的确定2

由当前时刻n的残差信号e(n)，得到当前时刻n的残差信号平方e (n)，将当前时刻n和前

2 2 2

Nw‑1个时刻的残差信号平方e (n),e (n‑1),...,e (n‑Nw+1)，组成当前时刻n的残差信号平方时间窗向量E(n)，

2 2 2

E(n)＝[e(n),e(n‑1),...,e(n‑Nw+1)]其中，Nw是时间窗的长度，取值为9；

D2、M估计器的期望方差的确定取当前时刻n的残差信号平方时间窗向量E(n)的中位数，得到当前时刻n的残差信号平方中位数 其中，med(·)表示取中位数运算；

2

进而计算出当前时刻n的M估计器的期望方差σ(n)，其中，C为计算纠正因子，C＝1.483{1+5/(Nw‑1)}；ζ为延迟参数，其取值为0.9～0.99；M

2 2

估计器的期望方差σ(n)的初始值为0，即σ(0)＝0；

D3、M估计器阈值的确定计算出当前时刻n的M估计器阈值ξ(n)， k为M估计器的阈值系数，取值为2.576；

E、残差信号限定值的计算根据当前时刻n的残差信号e(n)和当前时刻n的M估计器阈值ξ(n)，得到当前时刻n的M估计器的残差信号限定值ψ(n)：F、步长的更新

F1、步长更新调整向量的确定根据步骤E的当前时刻n的残差信号限定值ψ(n)和当前时刻n的输入向量X(n)，得到当前时刻n的步长更新调整向量T(n)，T(n)＝ψ(n)X(n)；

F2、步长的更新

由下式得到当前时刻n的步长值μ(n)，T

μ(n)＝τμ(n‑1)+ηT(n)T(n‑1)其中，τ为步长衰减系数，其取值为0.9～0.99；η为步长调整系数，其取值为0.05～0.1；

步长值μ(n)的初始值为0，即μ(0)＝0；

G、滤波器抽头权系数更新G1、权系数零吸引因子的确定由下式得出当前时刻n的权系数零吸引因子R(n)， 其中，sgn(·)表示取符号运算；γ表示零吸引缩小系数，其取值为0.001；β表示权系数零吸引调整参数，其取值为40～50；

G2、抽头权系数的更新

由下式得出，下一时刻n+1的自适应滤波器的抽头权系数向量W(n+1)，W(n+1)＝W(n)+μ(n)ψ(n)X(n)‑R(n)；

H、重复

令n＝n+1，重复步骤A～G的操作，直至通话结束。