本发明公开了一种数字助听器啸叫抑制系统及其抑制方法，包括预处理器、后处理器、子带调制器和变步长自适应滤波器，所述预处理器用于处理助听器的远端信号和近端信号并输出预处理后的和至变步长自适应滤波器，其中所述远端信号为输出至助听器DAC前的信号，而所述近端信号为助听器ADC输出的信号，所述后处理器用于处理变步长自适应滤波器输出的估计不含回声信号以还原预处理器对原始信号音质和采样率的改变；本发明实现了调整信号的频率响应以及加重有效信号的功能，还能改善语音音质，也可以灵活控制系统迭代速度从而能获得较高的系统鲁棒性，该抑制系统及其抑制方法使用效果较好，适合被广泛推广和使用。
1.一种数字助听器啸叫抑制系统，包括预处理器、后处理器、子带调制器和变步长自适应滤波器，其特征在于：所述预处理器用于处理助听器的远端信号u(n)和近端信号v(n)并输出预处理后的p_u(n)和p_v(n)至变步长自适应滤波器，其中所述远端信号u(n)为输出至助听器DAC前的信号，而所述近端信号v(n)为助听器ADC输出的信号，所述预处理器内部包含升采样滤波器和预加重滤波器，其中所述升采样滤波器用于提高啸叫抑制系统的灵敏度，而所述预加重滤波器用于减轻不会产生啸叫的低频信号强度和加重容易产生啸叫的高频信号强度；
所述后处理器用于处理变步长自适应滤波器输出的估计不含回声信号p_e(n)以还原预处理器对原始信号音质和采样率的改变，并得到信号e(n)输出至助听器算法模块，所述后处理器内部包含降采样滤波器和去加重滤波器，其中所述降采样滤波器用于还原信号的采样率以减少助听器系统整体的计算量，而所述去加重滤波器用于还原预加重滤波器改变的信号频率响应；
所述子带调制器用于对助听器算法模块输出的信号x(n)进行调制处理，再输出至DAC播放并作为远端信号u(n)输出至预处理器，其中助听器算法模块输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，且具体操作过程如下，S1，对x(n)进行子带分析并获得不同频率的N个子带Xn(1),Xn(2),…,Xn(N)，再对各子带进行频率调制如公式(1)所示，其中，k＝0,1,2…,N‑1为子带序号； 为相位调制因子，e为自然对数的底，j为虚数单位， 为损失相位；
S2，损失相位由两部分组成，一部分为恒定偏移fv(k)定义的时不变分量，另一部分为调制频率fm和幅度a(k)的周期性时变分量，如公式(2)所示，其中， 为初始相位；
S3，将频率调制后的各子带Zn(k)综合，获得远端信号u(n)并输出至DAC播放；
所述变步长自适应滤波器用于对预处理器的输出信号p_u(n)和p_v(n)进行滤波并输出估计不含回声信号p_e(n)至后处理器，再计算时变步长参数并自适应更新滤波器权重。
2.根据权利要求1所述的一种数字助听器啸叫抑制系统，其特征在于：所述子带调制器内部包含子带分析模块、子带调制模块和子带综合模块，其中所述子带分析模块用于将输入信号分成不同频率成分的N个子带，且所述子带调制模块用于在各个子带内对信号进行频率调制，而所述子带综合模块用于将频率调制后的各子带信号综合后输出。
3.根据权利要求1所述的一种数字助听器啸叫抑制系统，其特征在于：所述变步长自适应滤波器内部包含步长控制器，且所述步长控制器用于根据输入信号计算自适应滤波器更新时变步长μ(n)以控制自适应滤波器的自适应速度。
4.基于权利要求1‑3任一项所述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，对数字助听器近端信号v(n)和远端历史信号u(n)进行预处理，并输出处理后的信号p_v(n)和p_u(n)至变步长自适应滤波器；
步骤(B)，利用变步长自适应滤波器对预处理过后的远端信号p_u(n)滤波输出估计回声信号步骤(C)，统计预处理后的远端信号p_u(n)和估计不含回声信号p_e(n)短时能量并根据条件进行滤波器权重自适应更新；
步骤(D)，对估计不含回声信号p_e(n)进行后处理并得到数字助听器算法所需的信号e(n)；
步骤(E)，助听器算法输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，完成抑制作业。
5.根据权利要求4所述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，其特征在于：步骤(A)，对数字助听器近端信号v(n)和远端历史信号u(n)进行预处理，并输出处理后的信号p_v(n)和p_u(n)至变步长自适应滤波器，其具体步骤如下，步骤(A1)，若近端信号v(n)和远端历史信号u(n)采样率小于20K，则对原信号进行升采样至20K以上；
步骤(A2)，采用预加重滤波器Hpre(z)对信号进行预加重操作，其滤波器特性为强化中高频，削弱低频。
6.根据权利要求4所述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，其特征在于：步骤(B)，利用变步长自适应滤波器对预处理过后的远端信号p_u(n)滤波输出估计回声信号如公式(3)所示，H
其中，W(n)＝{wn(1),wn(2),…,wn(L)}，wn(*)为自适应滤波器权重，W(n)为W(n)的共轭转置，U(n)＝{p_u(n‑D‑L),p_u(n‑D‑L+1),…,p_u(n‑D‑1)}为对应D个样点时延的预处理后的远端信号向量，L为自适应滤波器阶数；再将预处理后的近端信号减去估计回声信号得到估计不含回声信号p_e(n)如公式(4)所示，
7.根据权利要求4所述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，其特征在于：步骤(C)，统计预处理后的远端信号p_u(n)和估计不含回声信号p_e(n)短时能量并根据条件进行滤波器权重自适应更新，其具体步骤如下，步骤(C1)，计算预处理后的远端信号短时能量如公式(5)所示，
其中，‖U(n)‖为预处理的远端信号向量的欧式范数的平方，U(n)＝{p_u(n‑D‑L),p_u(n‑D‑L+1),…,p_u(n‑D‑1)}为对应D个样点时延的预处理后的远端信号向量，L为自适应滤波器阶数；
步骤(C2)，计算估计不含回声信号短时能量如公式(6)所示，
其中，‖E(n)‖为向量E(n)＝{p_e(n‑L+1),p_e(n‑L+2),…,p_e(n)}的欧式范数的平方；
步骤(C4)，根据预处理后的远端信号短时能量u_nrg(n)和信回比eur(n)控制自适应滤波器权重的迭代步长，若u_nrg(n)＜Th1或eur(n)＞Th2则步长μ(n)＝0，否则其具体步骤如下，步骤(C41)，步长控制器统计预处理后的远端输入信号p_u(n)短时能量u_nrg(n)，若远端输入信号的短时能量u_nrg(n)小于声反馈阈值Th1则自适应滤波器迭代步长μ(n)＝0；
步骤(C42)，计算估计不含回声信号p_e(n)的短时能量e_nrg(n)以及信回比若eur(n)大于阈值Th2则自适应滤波器迭代步长μ(n)＝0；
步骤(C43)，其它条件使用归一化的自适应步长 更新自适应滤波器
一种数字助听器啸叫抑制系统及其抑制方法
技术领域
[0001] 本发明涉及数字助听器技术领域，具体涉及一种数字助听器啸叫抑制系统及其抑制方法。
背景技术
[0002] 随着计算机技术、听力学的不断发展，数字助听器正在越来越普及。数字助听器通过将声学信号转换为数字信号，可以使用其内置的处理器对采集到的信号进行处理后再播放，以提高聆听舒适度和清晰度。
[0003] 因助听器普遍需要对声音进行放大，且麦克风和受话器距离较近，经过助听器放大的声音会从受话器输出后再通过空间传递至麦克风，循环放大至饱和输出状态，从而引起啸叫。
[0004] 目前，有报告显示，约24％的助听器佩戴者认为助听器的反馈严重影响了助听器的正常使用；因此啸叫抑制系统也是数字助听器系统的重要组成部分。现有的助听器啸叫抑制系统通常有以下方法：一种是自动增益控制，另一种是自适应滤波回声消除；其中，自动增益控制法往往会在啸叫产生的时候降低增益，但该方法存在生效滞后性，同时也存在误判别的问题，造成语音的卡顿情况；而自适应滤波回声消除法一般使用比较普遍，但其在助听器使用过程中的远端和近端信号强相关的情况下往往容易自适应速度较慢，且容易发散从而破坏语音音质；因此，需要设计一种数字助听器啸叫抑制系统及其抑制方法。
发明内容
[0005] 本发明的目的是克服现有技术的不足，为更好的有效解决目前现有方法中存在的啸叫抑制能力差、响应速度慢和容易破坏语音音质的问题，提供了一种数字助听器啸叫抑制系统及其抑制方法，其具有调整信号的频率响应以及加重有效信号的效果，还可以灵活控制系统迭代速度从而能获得较高的系统鲁棒性。
[0006] 为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
[0007] 一种数字助听器啸叫抑制系统，包括预处理器、后处理器、子带调制器和变步长自适应滤波器，所述预处理器用于处理助听器的远端信号u(n)和近端信号v(n)并输出预处理后的p_u(n)和p_v(n)至变步长自适应滤波器，其中所述远端信号u(n)为输出至助听器DAC前的信号，而所述近端信号v(n)为助听器ADC输出的信号，所述预处理器内部包含升采样滤波器和预加重滤波器，其中所述升采样滤波器用于提高啸叫抑制系统的灵敏度，而所述预加重滤波器用于减轻不会产生啸叫的低频信号强度和加重容易产生啸叫的高频信号强度；
[0008] 所述后处理器用于处理变步长自适应滤波器输出的估计不含回声信号p_e(n)以还原预处理器对原始信号音质和采样率的改变，并得到信号e(n)输出至助听器算法模块，所述后处理器内部包含降采样滤波器和去加重滤波器，其中所述降采样滤波器用于还原信号的采样率以减少助听器系统整体的计算量，而所述去加重滤波器用于还原预加重滤波器改变的信号频率响应；
[0009] 所述子带调制器用于对助听器算法模块输出的信号x(n)进行调制处理，再输出至DAC播放并作为远端信号u(n)输出至预处理器，其中助听器算法模块输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，且具体操作过程如下，
[0010] S1，对x(n)进行子带分析并获得不同频率的N个子带Xn(1),Xn(2),…,Xn(N)，再对各子带进行频率调制如公式(1)所示，
[0011]
[0012] 其中，k＝0,1,2…,N‑1为子带序号； 为相位调制因子，e为自然对数的底，j为虚数单位， 为损失相位；
[0013] S2，损失相位由两部分组成，一部分为恒定偏移fv(k)定义的时不变分量，另一部分为调制频率fm和幅度a(k)的周期性时变分量，如公式(2)所示，
[0014]
[0015] 其中， 为初始相位；
[0016] S3，将频率调制后的各子带Zn(k)综合，获得远端信号u(n)并输出至DAC播放；
[0017] 所述变步长自适应滤波器用于对预处理器的输出信号p_u(n)和p_v(n)进行滤波并输出估计不含回声信号p_e(n)至后处理器，再计算时变步长参数并自适应更新滤波器权重。
[0018] 优选的，所述子带调制器内部包含子带分析模块、子带调制模块和子带综合模块，其中所述子带分析模块用于将输入信号分成不同频率成分的N个子带，且所述子带调制模块用于在各个子带内对信号进行频率调制，而所述子带综合模块用于将频率调制后的各子带信号综合后输出。
[0019] 优选的，所述变步长自适应滤波器内部包含步长控制器，且所述步长控制器用于根据输入信号计算自适应滤波器更新时变步长μ(n)以控制自适应滤波器的自适应速度。
[0020] 前述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，包括以下步骤，[0021] 步骤(A)，对数字助听器近端信号v(n)和远端历史信号u(n)进行预处理，并输出处理后的信号p_v(n)和p_u(n)至变步长自适应滤波器；
[0022] 步骤(B)，利用变步长自适应滤波器对预处理过后的远端信号p_u(n)滤波输出估计回声信号
[0023] 步骤(C)，统计预处理后的远端信号p_u(n)和估计不含回声信号p_e(n)短时能量并根据条件进行滤波器权重自适应更新；
[0024] 步骤(D)，对估计不含回声信号p_e(n)进行后处理并得到数字助听器算法所需的信号e(n)；
[0025] 步骤(E)，助听器算法输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，完成抑制作业。
[0026] 前述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，步骤(A)，对数字助听器近端信号v(n)和远端历史信号u(n)进行预处理，并输出处理后的信号p_v(n)和p_u(n)至变步长自适应滤波器，其具体步骤如下，
[0027] 步骤(A1)，若近端信号v(n)和远端历史信号u(n)采样率小于20K，则对原信号进行升采样至20K以上；
[0028] 步骤(A2)，采用预加重滤波器Hpre(z)对信号进行预加重操作，其滤波器特性为强化中高频，削弱低频。
[0029] 前述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，步骤(B)，利用变步长自适应滤波器对预处理过后的远端信号p_u(n)滤波输出估计回声信号 如公式(3)所示，[0030]
[0031] 其中，W(n)＝{wn(1),wn(2),…,wn(L)}，wn(*)为自适应滤波器权重，WH(n)为W(n)的共轭转置，U(n)＝{p_u(n‑D‑L),p_u(n‑D‑L+1),…,p_u(n‑D‑1)}为对应D个样点时延的预处理后的远端信号向量，L为自适应滤波器阶数；再将预处理后的近端信号减去估计回声信号得到估计不含回声信号p_e(n)如公式(4)所示，
[0032]
[0033] 前述的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，步骤(C)，统计预处理后的远端信号p_u(n)和估计不含回声信号p_e(n)短时能量并根据条件进行滤波器权重自适应更新，其具体步骤如下，
[0034] 步骤(C1)，计算预处理后的远端信号短时能量如公式(5)所示，
[0035] u_nrg(n)＝‖U(n)‖2 (5)
[0036] 其中，‖U(n)‖2为预处理的远端信号向量的欧式范数的平方，U(n)＝{p_u(n‑D‑L),p_u(n‑D‑L+1),…,p_u(n‑D‑1)}为对应D个样点时延的预处理后的远端信号向量，L为自适应滤波器阶数；
[0037] 步骤(C2)，计算估计不含回声信号短时能量如公式(6)所示，
[0038] e_nrg(n)＝‖E(n)‖2 (6)
[0039] 其中，‖E(n)‖2为向量E(n)＝{p_e(n‑L+1),p_e(n‑L+2),…,p_e(n)}的欧式范数的平方；
[0040] 步骤(C3)，计算信回比如公式(7)所示，
[0041]
[0042] 步骤(C4)，根据预处理后的远端信号短时能量u_nrg(n)和信回比eur(n)控制自适应滤波器权重的迭代步长，若u_nrg(n)Th2则步长μ(n)＝0，否则其具体步骤如下，
[0043] 步骤(C41)，步长控制器统计预处理后的远端输入信号p_u(n)短时能量u_nrg(n)，若远端输入信号的短时能量u_nrg(n)小于声反馈阈值Th1则自适应滤波器迭代步长μ(n)＝0；
[0044] 步骤(C42)，计算估计不含回声信号p_e(n)的短时能量e_nrg(n)以及信回比若eur(n)大于阈值Th2则自适应滤波器迭代步长μ(n)＝0；
[0045] 步骤(C43)，其它条件使用归一化的自适应步长 更新自适应滤波器权重，其中ε为大于0的常数。
[0046] 本发明的有益效果是：本发明的一种数字助听器啸叫抑制系统，首先采用预处理器和后处理器来调整信号的频率响应以及加重有效信号，这样可以改善目前自适应滤波方法的收敛速度慢的问题，接着采用子带调制器能改善目前自适应滤波方法滤波器容易发散从而对语音音质造成影响的问题，再采用变步长的自适应方法可以灵活控制系统迭代速度从而能获得较高的系统鲁棒性。
附图说明
[0047] 图1是本发明的一种数字助听器啸叫抑制系统的结构框图；
[0048] 图2是本发明的一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法与传统方法性能对比图；
[0049] 图3是本发明的经抑制系统处理语音信号与无啸叫抑制系统语音信号对比图。
具体实施方式
[0050] 下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
[0051] 如图1所示，本发明的一种数字助听器啸叫抑制系统，包括预处理器、后处理器、子带调制器和变步长自适应滤波器；所述预处理器用于处理助听器的远端信号u(n)和近端信号v(n)并输出预处理后的p_u(n)和p_v(n)至变步长自适应滤波器，其中所述远端信号u(n)为输出至助听器DAC前的信号，而所述近端信号v(n)为助听器ADC输出的信号，所述预处理器内部包含升采样滤波器和预加重滤波器，其中所述升采样滤波器用于提高啸叫抑制系统的灵敏度，以快速应对反馈路径的变化；而所述预加重滤波器用于减轻不会产生啸叫的低频信号强度和加重容易产生啸叫的高频信号强度，以提高输出至变步长自适应滤波器信号的质量；
[0052] 其中，n为时刻，预处理器对远端信号和近端信号均进行重采样和滤波操作。
[0053] 所述后处理器用于处理变步长自适应滤波器输出的估计不含回声信号p_e(n)以还原预处理器对原始信号音质和采样率的改变，并得到信号e(n)输出至助听器算法模块，所述后处理器内部包含降采样滤波器和去加重滤波器，其中所述降采样滤波器用于还原信号的采样率以减少助听器系统整体的计算量，而所述去加重滤波器用于还原预加重滤波器改变的信号频率响应。
[0054] 所述子带调制器用于对助听器算法模块输出的信号x(n)进行调制处理，再输出至DAC播放并作为远端信号u(n)输出至预处理器，其中助听器算法模块输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，且具体操作过程如下，
[0055] S1，对x(n)进行子带分析并获得不同频率的N个子带Xn(1),Xn(2),…,Xn(N)，再对各子带进行频率调制如公式(1)所示，
[0056]
[0057] 其中，k＝0,1,2…,N‑1为子带序号； 为相位调制因子，e为自然对数的底，j为虚数单位， 为损失相位；
[0058] S2，损失相位由两部分组成，一部分为恒定偏移fv(k)定义的时不变分量，另一部分为调制频率fm和幅度a(k)的周期性时变分量，如公式(2)所示，
[0059]
[0060] 其中，为初始相位；
[0061] S3，将频率调制后的各子带Zn(k)综合，获得远端信号u(n)并输出至DAC播放。
[0062] 所述变步长自适应滤波器用于对预处理器的输出信号p_u(n)和p_v(n)进行滤波并输出估计不含回声信号p_e(n)至后处理器，再计算时变步长参数并自适应更新滤波器权重。
[0063] 具体地，所述子带调制器内部包含子带分析模块、子带调制模块和子带综合模块，其中所述子带分析模块用于将输入信号分成不同频率成分的N个子带，且所述子带调制模块用于在各个子带内对信号进行频率调制，而所述子带综合模块用于将频率调制后的各子带信号综合后输出。
[0064] 具体地，所述变步长自适应滤波器内部包含步长控制器，且所述步长控制器用于根据输入信号计算自适应滤波器更新时变步长μ(n)以控制自适应滤波器的自适应速度。
[0065] 一种数字助听器啸叫抑制系统的抑制方法，包括以下步骤：
[0066] 步骤(A)，对数字助听器近端信号v(n)和远端历史信号u(n)进行预处理，并输出处理后的信号p_v(n)和p_u(n)至变步长自适应滤波器，其具体步骤如下，
[0067] 步骤(A1)，若近端信号v(n)和远端历史信号u(n)采样率小于20K，则对原信号进行升采样至20K以上；
[0068] 步骤(A2)，采用预加重滤波器Hpre(z)对信号进行预加重操作，其滤波器特性为强化中高频，削弱低频。
[0069] 步骤(B)，利用变步长自适应滤波器对预处理过后的远端信号p_u(n)滤波输出估计回声信号 如公式(3)所示，
[0070]
[0071] 其中，W(n)＝{wn(1),wn(2),…,wn(L)}，wn(*)为自适应滤波器权重，WH(n)为W(n)的共轭转置，U(n)＝{p_u(n‑D‑L),p_u(n‑D‑L+1),…,p_u(n‑D‑1)}为对应D个样点时延的预处理后的远端信号向量，L为自适应滤波器阶数；再将预处理后的近端信号减去估计回声信号得到估计不含回声信号p_e(n)如公式(4)所示，
[0072]
[0073] 步骤(C)，统计预处理后的远端信号p_u(n)和估计不含回声信号p_e(n)短时能量并根据条件进行滤波器权重自适应更新，其具体步骤如下，
[0074] 步骤(C1)，计算预处理后的远端信号短时能量如公式(5)所示，
[0075] u_nrg(n)＝‖U(n)‖2 (5)
[0076] 其中，‖U(n)‖2为预处理的远端信号向量的欧式范数的平方，U(n)＝{p_u(n‑D‑L),p_u(n‑D‑L+1),…,p_u(n‑D‑1)}为对应D个样点时延的预处理后的远端信号向量，L为自适应滤波器阶数；
[0077] 步骤(C2)，计算估计不含回声信号短时能量如公式(6)所示，
[0078] e_nrg(n)＝‖E(n)‖2 (6)
[0079] 其中，‖E(n)‖2为向量E(n)＝{p_e(n‑L+1),p_e(n‑L+2),…,p_e(n)}的欧式范数的平方；
[0080] 步骤(C3)，计算信回比如公式(7)所示，
[0081]
[0082] 步骤(C4)，根据预处理后的远端信号短时能量u_nrg(n)和信回比eur(n)控制自适应滤波器权重的迭代步长，若u_nrg(n)Th2则步长μ(n)＝0，否则其具体步骤如下，
[0083] 步骤(C41)，步长控制器统计预处理后的远端输入信号p_u(n)短时能量u_nrg(n)，若远端输入信号的短时能量u_nrg(n)小于声反馈阈值Th1则自适应滤波器迭代步长μ(n)＝0；
[0084] 步骤(C42)，计算估计不含回声信号p_e(n)的短时能量e_nrg(n)以及信回比若eur(n)大于阈值Th2则自适应滤波器迭代步长μ(n)＝0；
[0085] 步骤(C43)，其它条件使用归一化的自适应步长 更新自适应滤波器权重，其中ε为大于0的常数。
[0086] 步骤(D)，对估计不含回声信号p_e(n)进行后处理并得到数字助听器算法所需的信号e(n)；
[0087] 步骤(E)，助听器算法输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，完成抑制作业。
[0088] 为了更好的阐述本发明的有益效果，下面介绍本发明的一个具体实施例。如图2所示，其相同助听器在相同环境下采用传统回声消除方法以及本发明所述技术的自适应滤波器权重的失调度，本发明的失调度明显更低，且下降更快，对比传统方法有更好的啸叫抑制性能和响应速度；如图3所示，其为在相同条件下无啸叫抑制系统的助听器输出信号和采用了本发明技术的助听器输出信号对比图，可见无啸叫抑制系统时，助听器会在某一时刻快速产生啸叫且无法抑制，而采用了本发明技术的情况下，啸叫未产生且语音质量不受影响；充分证明了本发明抑制系统和抑制方法的有效性。
[0089] 综上所述，本发明的一种数字助听器啸叫抑制系统，首先对数字助听器近端信号v(n)和远端历史信号u(n)进行预处理，并输出处理后的信号p_v(n)和p_u(n)至变步长自适应滤波器；接着利用变步长自适应滤波器对预处理过后的远端信号p_u(n)滤波输出估计回声信号 再通过统计预处理后的远端信号p_u(n)和估计不含回声信号p_e(n)短时能量并根据条件进行滤波器权重自适应更新；随后对估计不含回声信号p_e(n)进行后处理并得到数字助听器算法所需的信号e(n)，再通过助听器算法输出信号x(n)至DAC前，对信号进行子带调制操作，完成抑制作业；本发明通过采用预处理器和后处理器来调整信号的频率响应以及加重有效信号，这样可以改善目前自适应滤波方法的收敛速度慢的问题，接着采用子带调制器能改善目前自适应滤波方法滤波器容易发散从而对语音音质造成影响的问题，再采用变步长的自适应方法可以灵活控制系统迭代速度从而能获得较高的系统鲁棒性。
[0090] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
