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基于自适应滤波器的ANC耳机嵌入式实现：从FxLMS到深度学习降噪
文章摘要：
在主动降噪（ANC）耳机的嵌入式开发中，自适应滤波器是实现实时噪声抵消的核心技术。从经典的FxLMS（Filtered-x Least Mean Square）算法到近期兴起的轻量级深度学习模型，开发者需要在计算资源、延迟和降噪深度之间做出权衡。本文将从嵌入式视角出发，深入解析自适应滤波器的实现原理、代码示例及性能瓶颈。 一、FxLMS算法的嵌入式实现 FxLMS是ANC中最常用的自适应算法，其核心在于通过次级路径（secondary path）的估计模型来修正参考信号，避免声学反馈导致的发散。嵌入式实现时，需重点关注定点数运算和低延迟循环。 // 基于C语言的FxLMS核心代码片段（定点
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