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--#-h(n+1)hn~4)1eX)n(g)e-nX4)n(依次类推可得：h(n+Kn1)h(n+)ie4nK)n(n+K・41X(n)n能量归一化LMS算法(NLMS)针对算法收敛时间依赖输入信号功率的问题，将自适应滤波器系数的调整量用输入信号的功率进行归一化，称为归一化的最小均方算法(NLMS),具体算法如下：estimated_echo(i)=£1ay(i一k)kk=0a(i+1)=a(i)+盘e(i)y(i-k)kkP(i)yP(i)=(average^y(i)|))2y其中a(k)为滤波器的系数，e(n)为误差信号，0］为固定环路增益，N为滤波器系数，P(i)为参考信号的能量估计。y归一化块处理LMS算法(BNLMS)结合以上NLMS和BLMS两者的特点则有归一化块处理LMS(BNLMS)。(4)变步长LMS算法而针对U值，人们研究了许多变步长LMS算法，一般是在滤波器工作的开始阶段采用较大的U值，以加快收敛速度，而在后阶段采用较小的U值，可以减小稳态误差。这类算法的关键是确定在整个过程中U值如何变化或U值在何种条件满足下才改变。综合以上，自适应算法中最简单、运算量最小的是以LMS为代表的一类算法，如NLMS、BLMS算法等，但同时他们也存在着收敛慢的缺点；与之相反的是另一个极端，是以RLS等为代表的各种算法，他们虽收敛速度很快，但运算量很大；近些年兴起的AP(仿射投影)，CG(共轭梯度)，FN(快速牛顿)等算法，则是在运算量和收敛速度之间作适当折衷，从而获得了广泛的应用。回顾与展望综上所述，回音抵消的核心就是一个采用自适应算法的滤波器，虽然以前自适应信号理论发展迅速，但由于受到硬件的限制而难以实现，一直到上世纪70年代末80年代初，随着世界上第一片单片可编程DSP芯片的诞生，才将理论广泛地应用到低成本的实际系统中，从而推动了新理论和应用领域的发展。DSP芯片是以数字信号处理为基础的，具有数字信号处理全部优点：改进的哈佛结构，具有深达6级流水线的结构，专用的硬件乘法器，速度快，精度高，稳定性好，接口方便简单，集成度高，可重复性好，保密性好，最重要的是具有一些特殊的指令结构，如MAX，MIN，FIRS，LMS等指令。其中指令LMS为自适应滤波器的实现自适应算法提供了最大的方便。所以用DSP芯片实现回音抵消具有很大优势。随着通信的发展，通话距离也越来越长，使得信号延迟大大增加，回音现象也就更加严重。对回音抵消的需求同时也大大促进了回音抵消技术理论的发展。总之，在回音抵消各种自适应滤波算法中，根据实际应用，还有很多地方需改善，比如各种参数的选择，而且要更好地解决收敛速度和稳态残留误差之间的矛盾，实现较理想稳定的回音抵消效果还存在很多难点，期望学者们能提出更好的改进算法。另外，除了居于核心地位的自适应滤波技术外，实际回音抵消技术应用系统中还包括远端信号检测、

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