NioEventLoop的創建

NioEventLoop是netty及其重要的組成部件，它的首要職責就是為註冊在它上的channels服務，發現這些channels上發生的新連接、讀寫等I/O事件，然後將事件轉交 channel 流水線處理。使用netty時，我們首先要做的就是創建NioEventLoopGroup，這是一組NioEventLoop的集合，類似線程與線程池。通常，服務端會創建2個group,一個叫做bossGroup,一個叫做workerGroup。bossGroup負責監聽綁定的端口，接受請求並創建新連接，初始化后交由workerGroup處理後續IO事件。

NioEventLoop和NioEventLoopGroup的類圖

首先看看NioEventLoop和NioEventLoopGroup的類關係圖

類多但不亂，可以發現三個特點：

1. 兩者都繼承了ExecutorService，從而與線程池建立了聯繫
2. NioEventLoop繼承的都是SingleThread，NioEventLoop繼承的是MultiThread
3. NioEventLoop還繼承了AbstractScheduledEventExecutor，不難猜出這是個和定時任務調度有關的線程池

NioEventLoopGroup的創建

EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1);
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();

我們先看看bossGroup和workerGroup的構造方法。

public NioEventLoopGroup() {
    this(0);
}
public NioEventLoopGroup(int nThreads) {
    this(nThreads, (Executor) null);
}
除此之外，還有多達8種構造方法，這些構造方法可以指定5種參數：
1、最大線程數量。如果指定為0，那麼Netty會將線程數量設置為CPU邏輯處理器數量的2倍
2、線程工廠。要求線程工廠類必須實現java.util.concurrent.ThreadFactory接口。如果沒有指定線程工廠，那麼默認DefaultThreadFactory。
3、SelectorProvider。如果沒有指定SelectorProvider，那麼默認的SelectorProvider為SelectorProvider.provider()。
4、SelectStrategyFactory。如果沒有指定則默認為DefaultSelectStrategyFactory.INSTANCE
5、RejectedExecutionHandler。拒絕策略處理類，如果這個EventLoopGroup已被關閉，那麼之後提交的Runnable任務會默認調用RejectedExecutionHandler的reject方法進行處理。如果沒有指定，則默認調用拒絕策略。

最終，NioEventLoopGroup會重載到父類MultiThreadEventExecutorGroup的構造方法上,這裏省略了一些健壯性代碼。

protected MultithreadEventExecutorGroup(int nThreads, Executor executor,EventExecutorChooserFactory chooserFactory, Object... args) {
    // 步驟1
    if (executor == null) {
        executor = new ThreadPerTaskExecutor(newDefaultThreadFactory());
    }
    
    // 步驟2
    children = new EventExecutor[nThreads];
    for (int i = 0; i < nThreads; i ++) {
        children[i] = newChild(executor, args);
    }    

    // 步驟3
    chooser = chooserFactory.newChooser(children);

    // 步驟4
    final FutureListener<Object> terminationListener = future -> {
        if (terminatedChildren.incrementAndGet() == children.length) {
            terminationFuture.setSuccess(null);
        }
    };
    for (EventExecutor e: children) {
        e.terminationFuture().addListener(terminationListener);
    }

    // 步驟5
    Set<EventExecutor> childrenSet = new LinkedHashSet<>(children.length);
    Collections.addAll(childrenSet, children);
    readonlyChildren = Collections.unmodifiableSet(childrenSet);
    }

這裏可以分解為5個步驟，下面一步步講解

步驟1

第一個步驟是創建線程池executor。從workerGroup構造方法可知，默認傳進來的executor為null，所以首先創建executor。newDefaultThreadFactory的作用是設置線程的前綴名和線程優先級，默認情況下，前綴名是nioEventLoopGroup-x-y這樣的命名規則,而線程優先級則是5，處於中間位置。
創建完newDefaultThreadFactory后，進入到ThreadPerTaskExecutor。它直接實現了juc包的線程池頂級接口，從構造方法可以看到它只是簡單的把factory賦值給自己的成員變量。而它實現的接口方法調用了threadFactory的newThread方法。從名字可以看出，它構造了一個thread，並立即啟動thread。

public ThreadPerTaskExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
    this.threadFactory = threadFactory;
}
@Override
public void execute(Runnable command) {
    threadFactory.newThread(command).start();
}    

那麼我們回過頭來看下DefaultThreadFactory的newThread方法,發現他創建了一個FastThreadLocalThread。這是netty自定義的一個線程類，顧名思義，netty認為它的性能更快。關於它的解析留待以後。這裏步驟1創建線程池就完成了。總的來說他與我們通常使用的線程池不太一樣，不設置線程池的線程數和任務隊列，而是來一個任務啟動一個線程。(問題：那任務一多豈不是直接線程爆炸？)

@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
    Thread t = newThread(FastThreadLocalRunnable.wrap(r), prefix + nextId.incrementAndGet());        
    return t;
}
protected Thread newThread(Runnable r, String name) {
    return new FastThreadLocalThread(threadGroup, r, name);
}

步驟2

步驟2是創建workerGroup中的NioEventLoop。在示例代碼中，傳進來的線程數是0，顯然不可能真的只創建0個nioEventLoop線程。在調用父類MultithreadEventLoopGroup構造函數時，對線程數進行了判斷，若為0，則傳入默認線程數，該值默認為2倍CPU核心數

protected MultithreadEventLoopGroup(int nThreads, Executor executor, Object... args) {
    super(nThreads == 0 ? DEFAULT_EVENT_LOOP_THREADS : nThreads, executor, args);
}
// 靜態代碼塊初始化DEFAULT_EVENT_LOOP_THREADS
static {
    DEFAULT_EVENT_LOOP_THREADS = Math.max(1, SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.eventLoopThreads",     NettyRuntime.availableProcessors() * 2));
}    

接下來是通過newChild方法為每一個EventExecutor創建一個對應的NioEventLoop。這個方法傳入了一些args到NioEventLoop中，前三個是在NioEventLoopGroup創建時傳過來的參數。默認值見上文

1. SlectorProvider.provider, 用於創建 Java NIO Selector 對象;
2. SelectStrategyFactory, 選擇策略工廠;
3. RejectedExecutionHandlers, 拒絕執行處理器;
4. EventLoopTaskQueueFactory,任務隊列工廠,默認為null;

進入NioEventLoop的構造函數，如下：

NioEventLoop構造函數
NioEventLoop(NioEventLoopGroup parent, Executor executor, SelectorProvider selectorProvider,
                 SelectStrategy strategy, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler,
                 EventLoopTaskQueueFactory queueFactory) {
        super(parent, executor, false, newTaskQueue(queueFactory), newTaskQueue(queueFactory),
                rejectedExecutionHandler);
        if (selectorProvider == null) {
            throw new NullPointerException("selectorProvider");
        }
        if (strategy == null) {
            throw new NullPointerException("selectStrategy");
        }
        provider = selectorProvider;
        final SelectorTuple selectorTuple = openSelector();
        selector = selectorTuple.selector;
        unwrappedSelector = selectorTuple.unwrappedSelector;
        selectStrategy = strategy;
    }
// 父類構造函數    
protected SingleThreadEventExecutor(EventExecutorGroup parent, Executor executor,
                                        boolean addTaskWakesUp, Queue<Runnable> taskQueue,
                                        RejectedExecutionHandler rejectedHandler) {
    super(parent);
    this.addTaskWakesUp = addTaskWakesUp;
    this.maxPendingTasks = DEFAULT_MAX_PENDING_EXECUTOR_TASKS;
    this.executor = ThreadExecutorMap.apply(executor, this);
    this.taskQueue = ObjectUtil.checkNotNull(taskQueue, taskQueue");
    rejectedExecutionHandler = ObjectUtil.checkNotNullrejectedHandler, "rejectedHandler");
}    

首先調用一個newTaskQueue方法創建一個任務隊列。這是一個mpsc即多生產者單消費者的無鎖隊列。之後調用父類的構造函數，在父類的構造函數中，將NioEventLoopGroup設置為自己的parent，並通過匿名內部類創建了這樣一個Executor————通過ThreadPerTaskExecutor執行傳進來的任務，並且在執行時將當前線程與NioEventLoop綁定。其他屬性也一一設置。
在nioEventLoop構造函數中，我們發現創建了一個selector，不妨看一看netty對它的包裝。

unwrappedSelector = provider.openSelector();
if (DISABLE_KEY_SET_OPTIMIZATION) {
    return new SelectorTuple(unwrappedSelector);
}

首先看到netty定義了一個常量DISABLE_KEY_SET_OPTIMIZATION，如果這個常量設置為true，也即不對keyset進行優化，則直接返回未包裝的selector。那麼netty對selector進行了哪些優化？

final SelectedSelectionKeySet selectedKeySet = new SelectedSelectionKeySet();

final class SelectedSelectionKeySet extends AbstractSet<SelectionKey> {

    SelectionKey[] keys;
    int size;

    SelectedSelectionKeySet() {
        keys = new SelectionKey[1024];
    }
} 

往下，我們看到了一個叫做selectedSelectionKeySet的類，點進去可以看到，它繼承了AbstractSet，然而它的成員變量卻讓我們想到了ArrayList,再看看它定義的方法，除了不支持remove和contains外，活脫脫一個簡化版的ArrayList，甚至也支持擴容。
沒錯，netty確實通過反射的方式，將selectionKey從Set替換為了ArrayList。仔細一想，卻又覺得此番做法有些道理。眾所周知，雖然HashSet和ArrayList隨機查找的時間複雜度都是o(1)，但相比數組直接通過偏移量定位，HashSet由於需要Hash運算，時間消耗上又稍稍遜色了些。再加上使用場景上，都是獲取selectionKey集合然後遍歷,Set去重的特性完全用不上，也無怪乎追求性能的netty想要替換它了。

步驟3

創建完workerGroup的NioEventLoop后,如何挑選一個nioEventLoop進行工作是netty接下來想要做的事。一般來說輪詢是一個很容易想到的方案，為此需要創建一個類似負載均衡作用的線程選擇器。當然追求性能到喪心病狂的netty是不會輕易滿足的。我們看看netty在這樣常見的方案里又做了哪些操作。

public EventExecutorChooser newChooser(EventExecutor[] executors) {
    if (isPowerOfTwo(executors.length)) {
        return new PowerOfTwoEventExecutorChooser(executors);
    } else {
        return new GenericEventExecutorChooser(executors);
    }
}
// PowerOfTwo
public EventExecutor next() {
    return executors[idx.getAndIncrement() & executors.length - 1];
}
// Generic
public EventExecutor next() {
    return executors[Math.abs(idx.getAndIncrement() % executors.length)];
}

可以看到，netty根據workerGroup內線程的數量採取了2種不同的線程選擇器，當線程數x是2的冪次方時，可以通過&(x-1)來達到對x取模的效果，其他情況則需要直接取模。這與hashmap強制設置容量為2的冪次方有異曲同工之妙。

步驟4

步驟4就是添加一些保證健壯性而添加的監聽器了，這些監聽器會在EventLoop被關閉后得到通知。

步驟5

創建一個只讀的NioEventLoop線程組

到此NioEventLoopGroup及其包含的NioEventLoop組就創建完成了

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　　自適應濾波是数字信號處理的核心技術之一，在科學和工業上有着廣泛的應用領域。自適應濾波技術應用廣泛，包括回波抵消、自適應均衡、自適應噪聲抵消和自適應波束形成。回聲對消是當今通信系統中普遍存在的現象。聲回波引起的信號干擾會分散用戶的注意力，降低通信質量。本文重點介紹了LMS和NLMS算法的使用，以減少這種不必要的回聲，從而提高通信質量

關鍵詞:自適應濾波器，自適應算法，回聲消除

1  引言

　　當音頻信號在真實環境中產生混響時，就會產生聲學回聲，從而導致原始信號加上信號^[1]的衰減、延時圖像。本文將重點研究通信系統中聲學回波的產生。

　　自適應濾波器是一種動態濾波器，它不斷地改變其特性以獲得最優的輸出。自適應濾波算法通過改變參數使期望輸出d (n)與實際輸出y (n)之間的差值最小化。該函數稱為自適應算法的代價函數（loss）。圖1显示了自適應回聲抵消系統的框圖。其中，濾波器H(n)表示聲環境的脈衝響應，W(n)表示用來抵消回波信號的自適應濾波器。自適應濾波器的目標是使輸出的y(n)與期望的d(n)(在回聲環境中混響的信號)相等。在每次迭代中，誤差信號e(n)=d (n)-y (n)被反饋回濾波器，濾波器的特性也隨之改變。

自適應回聲消除系統

　　自適應濾波器的目標是計算期望信號與自適應濾波器輸出之間的差值e(n)。該誤差信號反饋到自適應濾波器，並通過算法改變其係數，以最小化該差值的函數，即代價函數。在聲回波消除的情況下，自適應濾波器的最優輸出與不需要的回波信號等值。當自適應濾波器輸出等於期望信號時，誤差信號為零。在這種情況下，回顯信號將被完全取消，遠用戶將不會聽到他們的任何原始語音返回給他們。

2. 最小均方(LMS)算法

　　最小均方(LMS)算法是由Widrow和Hoff在1959年通過對模式識別的研究首次提出的。由此成為自適應濾波中應用最廣泛的算法之一。LMS算法是一種基於隨機梯度的自適應濾波算法，它利用濾波器權重的梯度來收斂到最優的維納解^[2-4]。由於其計算簡單而廣為人知並被廣泛使用。正是這種簡單性使它成為判斷所有其他自適應濾波算法的基準。

　　隨着LMS算法的每次迭代，自適應濾波器的濾波抽頭(tap)權值按照如下公式進行更新。

$$公式1：w(n+1)=w(n)2\mu e(n)x(n)$$

　　這裏x(n)是延時輸入值的輸入向量，$x(n)=[x_1(n)x_2(n)…x_N(n)]^T=[x(n)x(n-1)…x(n-N+1)]^T$。向量$w(n)=[w_0(n)w_1(n)w_2(n)…w_{N-1}(n)]^T$代表自適應FIR濾波器抽頭(tap)權向量在時刻n的係數。參數μ被稱為步長參數和小正的常數。此步長參數控制更新因子的影響。μ必須選擇一個合適的值LMS算法的性能，如果該值太小自適應濾波器的收斂時間會太長；如果μ太大自適應濾波器變得不穩定，導致其輸出發散^{[5 – 8]}。

2.1 LMS算法的實現

LMS算法的每次迭代都需要三個不同的步驟，順序如下:

1. FIR濾波器的輸出y(n)用公式2計算。

$$公式2：y(n)=\sum_{i=0}^{N-1}w(n)x(n-1)=w^T(n)x(n)$$

2. 誤差估計的值按公式3計算。

$$公式3：e(n)=d(n)-y(n)$$

3.更新FIR向量的抽頭tap權值，為下一次迭代做準備，如公式4所示。

$$公式4：w(n+1)=w(n)+2\mu e(n)x(n)$$

　　LMS算法在自適應濾波中得到廣泛應用的主要原因是其計算簡單，比其他常用的自適應算法更易於實現。LMS算法每次迭代需要2N加法和2N + 1次乘法(N用於計算輸出y(N))，另一個用於通過向量乘法計算標量^[9]。

clear;
clc;
snr=20;     % 信噪比
order=8;    % 自適應濾波器的階數為8
Hn =[0.8783 -0.5806 0.6537 -0.3223 0.6577 -0.0582 0.2895 -0.2710 0.1278 ...     % ...表示換行的意思
    -0.1508 0.0238 -0.1814 0.2519 -0.0396 0.0423 -0.0152 0.1664 -0.0245 ...
    0.1463 -0.0770 0.1304 -0.0148 0.0054 -0.0381 0.0374 -0.0329 0.0313 ...
    -0.0253 0.0552 -0.0369 0.0479 -0.0073 0.0305 -0.0138 0.0152 -0.0012 ...
    0.0154 -0.0092 0.0177 -0.0161 0.0070 -0.0042 0.0051 -0.0131 0.0059 ...
    -0.0041 0.0077 -0.0034 0.0074 -0.0014 0.0025 -0.0056 0.0028 -0.0005 ...
    0.0033 -0.0000 0.0022 -0.0032 0.0012 -0.0020 0.0017 -0.0022 0.0004 -0.0011 0 0];
Hn=Hn(1:order);
mu=0.5;             % mu表示步長
N=1000;             % 橫坐標1000個採樣點
Loop=150;           % 150次循環
EE_NLMS=zeros(N,1); % 不同步長的初始化誤差
for nn=1:Loop       % epoch=150
    % 權重初始化w
    win_NLMS=zeros(1,order);         % NLMS四種步長測試，四個權重——1
    error_NLMS=zeros(1,N)';     % 初始化誤差
    % 均勻分佈的輸入值
    r=sign(rand(N,1)-0.5);          % shape=(1000,1)的(0,1)均勻分佈-0.5，sign(n)>0=1;<0=-1
    % 輸出：輸入卷積Hn得到 輸出
    output=conv(r,Hn);              % r卷積Hn,output長度=length(u)+length(v)-1
    output=awgn(output,snr,'measured');     % 將白高斯噪聲添加到信號中

    % N=1000，每個採樣點
    for i=order:N         % i=8：1000
      input=r(i:-1:i-order+1);  % 每次迭代取8個數據進行處理
      e_NLMS = output(i)-win_NLMS*input;
      win_NLMS=win_NLMS+e_NLMS*input'/(input'*input);   % NLMS更新權重
      error_NLMS(i)=error_NLMS(i)+e_NLMS^2;
    end
    
    EE_NLMS=EE_NLMS+error_NLMS;     % 把總誤差相加
end
% 對總誤差求平均值
error_NLMS=EE_NLMS/Loop;

figure;
error_NLMS=10*log10(error_NLMS(order:N));
plot(error_NLMS,'r');       % 紅色
axis tight;                 % 使用緊湊的坐標軸
legend('NLMS算法');           % 圖例
title('NLMS算法誤差曲線');     % 圖標題
xlabel('樣本');                     % x軸標籤
ylabel('誤差/dB');                  % y軸標籤
grid on;                            % 網格線

3 歸一化最小均方(NLMS)算法

　　LMS算法的主要缺點之一是每次迭代都有一個固定的步長參數。這需要在開始自適應濾波操作之前了解輸入信號的統計信息。實際上，這是很難實現的。即使我們假設自適應回聲抵消系統的唯一輸入信號是語音，但仍有許多因素如信號輸入功率和振幅會影響其性能^[10-12]。

　　歸一化最小均方算法(NLMS)是LMS算法的擴展，LMS算法通過計算最大步長值來繞過這個問題。步長值的計算公式如下

$$Step\ size = \frac{1}{dot\ product(input\ vector,\ input\ vector)}$$

這個步長與輸入向量x(n)的係數的瞬時值的總期望能量的倒數成正比。輸入樣本的期望能量之和也等於輸入向量與自身的點積，以及輸入向量自相關矩陣的跡R[13-15]。

$$公式5：tr[R]=\sum_{i=0}^{N-1}E[x^2(n-i)]\\ \quad\quad =E[\sum_{i=0}^{N-1}x^2(n-i)]$$

NLMS算法的遞歸公式如式6所示

$$公式6：w(n+1)=w(n)+\frac{1}{x^T(n)x(n)}e(n)x(n)$$

3.1 NLMS算法的實現

　　NLMS算法已在Matlab中實現。由於步長參數是根據當前的輸入值來選擇的，因此NLMS算法在未知信號下具有更大的穩定性。該算法具有良好的收斂速度和相對簡單的計算能力，是實時自適應回波抵消系統^[16]的理想算法。

　　由於NLMS是標準LMS算法的擴展，因此NLMS算法的實際實現與LMS算法非常相似。NLMS算法的每次迭代都需要按照以下順序執行這些步驟。

1. 計算了自適應濾波器的輸出

$$公式7：y(n)=\sum_{i=0}^{N-1}w(n)x(n-i)=w^T(n)x(n)$$

2. 誤差信號等於期望信號和濾波器輸出之間的差值。

$$公式8：e(n)=d(n)-y(n)$$

3.計算了輸入向量的步長值。

$$公式9：\mu(n)=\frac{1}{x^T(n)x(n)}$$

4. 濾波器抽頭權重更新，為下一次迭代做準備。

$$公式10：w(n+1)=w(n)+\mu(n)e(n)x(n)$$

NLMS算法的每次迭代都需要3N+1次乘法，僅比標準LMS算法多N次。考慮到所獲得的穩定性和回波衰減增益，這是一個可接受的增加。

clear;
clc;
snr=20;     % 信噪比
order=8;    % 自適應濾波器的階數為8
% Hn是濾波器權重
Hn =[0.8783 -0.5806 0.6537 -0.3223 0.6577 -0.0582 0.2895 -0.2710 0.1278 ...     % ...表示換行的意思
    -0.1508 0.0238 -0.1814 0.2519 -0.0396 0.0423 -0.0152 0.1664 -0.0245 ...
    0.1463 -0.0770 0.1304 -0.0148 0.0054 -0.0381 0.0374 -0.0329 0.0313 ...
    -0.0253 0.0552 -0.0369 0.0479 -0.0073 0.0305 -0.0138 0.0152 -0.0012 ...
    0.0154 -0.0092 0.0177 -0.0161 0.0070 -0.0042 0.0051 -0.0131 0.0059 ...
    -0.0041 0.0077 -0.0034 0.0074 -0.0014 0.0025 -0.0056 0.0028 -0.0005 ...
    0.0033 -0.0000 0.0022 -0.0032 0.0012 -0.0020 0.0017 -0.0022 0.0004 -0.0011 0 0];
Hn=Hn(1:order);
mu=0.5;             % mu表示步長
N=1000;             % 橫坐標1000個採樣點
Loop=150;           % 150次循環
% 不同步長的初始化誤差
EE_LMS = zeros(N,1);
EE_NLMS=zeros(N,1);
for nn=1:Loop       % epoch=150
    win_LMS = zeros(1,order);   % 權重初始化w
    error_LMS=zeros(1,N)';      % 初始化誤差
    % 均勻分佈的語音數據輸入
    r=sign(rand(N,1)-0.5);          % shape=(1000,1)的(0,1)均勻分佈-0.5，sign(n)>0=1;<0=-1
    % 輸出：輸入卷積Hn得到 輸出
    output=conv(r,Hn);              % r卷積Hn,output長度=length(u)+length(v)-1
    output=awgn(output,snr,'measured');     % 真實輸出=將白高斯噪聲添加到信號中

    % N=1000，每個採樣點
    for i=order:N         % i=8：1000
      input=r(i:-1:i-order+1);  % 每次迭代取8個數據進行處理
      e_LMS = output(i)-win_LMS*input;
      
      mu=0.02;      % 步長
      win_LMS = win_LMS+2*mu*e_LMS*input';
      error_LMS(i)=error_LMS(i)+e_LMS^2;
    end
    % 把總誤差相加
    EE_LMS = EE_LMS+error_LMS;

end
% 對總誤差求平均值
error_LMS = EE_LMS/Loop;

figure;
error1_LMS=10*log10(error_LMS(order:N));
plot(error1_LMS,'b.');  % 藍色
axis tight;         % 使用緊湊的坐標軸
legend('LMS算法');       % 圖例
title('LMS算法誤差曲線');  % 圖標題
xlabel('樣本');                     % x軸標籤
ylabel('誤差/dB');                  % y軸標籤
grid on;                            % 網格線

4 LMS算法的結果

　　利用Matlab對LMS算法進行了仿真。圖2显示的是通過麥克風從計算機系統收集到的輸入語音信號。圖3显示了從輸入信號派生出的所需回波信號。圖4显示了自適應濾波器的輸出，它將減少輸入信號的回波信號。圖5显示了由濾波器輸出信號計算出的均方誤差信號。圖6是由回波信號對誤差信號的分割得到的衰減。

　　自適應濾波器為1025階FIR濾波器。步長設置為0.02。MSE表明，隨着算法的發展，代價函數的平均值逐漸減小。

5 NLMS算法的結果

　　用Matlab對NLMS算法進行了仿真。圖7显示了輸入信號。圖8显示了所需的信號。圖9显示了自適應濾波器輸出。圖10显示了均方誤差。圖11显示了衰減。

　　自適應濾波器為1025階FIR濾波器。步長設置為0.1。

 NLMS算法在均方誤差和平均衰減方面優於LMS算法，其性能總結如表1所示。

6 結論

　　由於其簡單性，LMS算法是最流行的自適應算法。然而，LMS算法存在收斂速度慢和數據依賴的問題。

　　NLMS算法是LMS算法的一個同樣簡單但更健壯的變體，它在簡單性和性能之間表現出比LMS算法更好的平衡。由於其良好的性能，NLMS在實時應用中得到了廣泛的應用。

7. 參考

文章翻譯自論文《2011_adaptive algorithms for acoustic echo cancellation in speech processing》

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