CN108428445B - 一种无误差传声器的自适应主动降噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无误差传声器的自适应主动降噪方法，该方法仅使用一个参考传声器来实现主动降噪；该方法包括：首先预先估计出主通道和次级通道传递函数，利用接收到的参考信号来实时估计出目标降噪点的误差信号，然后利用该误差信号更新前馈滤波器和反馈滤波器的权系数向量；将前馈滤波器的输出和反馈滤波器的输出进行叠加得到次声声源的输出。本发明的方法不需要传统的自适应主动降噪方法中所需的误差传声器，可避免传统自适应主动降噪中普遍存在的算法稳定性不足和耳机结构复杂等问题，从而极大地提升了自适应主动降噪算法的可应用性和稳定性。

Description

一种无误差传声器的自适应主动降噪方法
技术领域
本发明涉及主动噪声控制领域，涉及一种有源噪声控制方法，特别涉及一种无误差传声器的自适应主动降噪方法。
背景技术
主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)是一种利用次级声源产生与噪声频率相同而相位相反的声波以抵消噪声的技术。由于主动噪声控制相比于被动降噪方法对低频噪声有着良好的控制效果，其在主动降噪耳机等领域的应用受到广泛关注。
主动降噪耳机的控制模式可分为固定滤波器和自适应滤波器两种。受电子学发展限制，早年的主动噪声控制全部基于模拟电子技术。由于模拟电路灵活性低的缺陷，只能采用固定滤波器的控制模式。自1980年以来，随着高性能数字芯片的发展，基于自适应滤波器的主动噪声控制方案的应用成为可能。
近年来，针对不同算法的自适应主动降噪方案已经有了较为丰富的研究。传统自适应主动降噪的硬件结构一般如图1所示。其中包含模块110，即一个误差传声器，用于接收控制点处噪声信号。该信号经处理后作为模块108反馈滤波器的滤波输入信号，同时作为模块102和108两个自适应滤波器的最优化目标。最后输出给模块106次级声源的信号为模块102和108的滤波输出信号经模块104叠加后的信号。实际应用中，依赖误差传声器的自适应主动降噪算法通常存在由于次级通道变化引入的稳定性不足问题。基于前馈控制的滤波x最小均方(Filtered-x least mean square,FxLMS)算法和基于反馈控制的内部模型控制(Internal model control,IMC)作为应用最为广泛的两种控制方案，其稳定性条件是次级通道模型与真实次级通道的相位差小于90度，否则可能产生由算法发散引起的啸叫现象。在主动降噪耳机等应用场景中，次级通道可能产生较大改变，此时若引起啸叫，会严重影响系统性能。为解决这一问题，可以使用基于不确定次级通道的主动降噪方案，但该方法通常会损失降噪量；另一种方法是利用在线辨识对次级通道进行跟踪，但该方法会引入宽带噪声，且对次级通道的突发变动反应较差；如果要避免以上方法的问题，需要依赖对稳定性限制条件的精准检测。另一方面，误差传声器使得耳机结构更加复杂，在许多体积较小的入耳式耳机中，需要为布放误差传声器做特殊设计。
为探索更优方案，可使用虚拟传声器技术(Virtual microphone technique,VMT)。虚拟传声器技术被广泛运用于有源头靠等不易在听音位置布放传声器的应用场景中。经过多年的发展，多种方法的虚拟传声器技术已经较为完善。绝大多数方案中采用的思路是使用一个与控制点有一定距离的误差传声器所谓物理传声器，如图2所示，其中模块210为一个真实存在的物理传声器，离目标噪声控制点有一定的距离，模块212为目标控制距离处的虚拟传声器，并不真实存在，用虚线表示。应用该物理传声器对虚拟传声器处噪声进行降噪处理。此类方案依然需要依赖误差传声器，难以解决算法稳定性差和耳机结构复杂等问题。
可见，由于误差传声器的存在，现有的自适应主动降噪系统中普遍存在稳定性不足和结构复杂等问题，且利用传统的虚拟传声器方案难以将以上问题解决。
发明内容
本发明的目的在于克服目前自适应主动降噪系统的缺陷，提出一种无误差传声器的自适应主动降噪方法，通过离线自适应系统辨识的方法得到耳机的主通道和次级通道传递函数，并利用参考传声器信号和次级声源输出信号分别经主通道和次级通道滤波后得到初级噪声和次级噪声，从而估计人耳处误差信号，并通过自适应算法将噪声降低。
为了达到上述目的，本发明提出一种无误差传声器的自适应主动降噪方法，该方法使用一个参考传声器来实现主动降噪；该方法包括：
首先预先估计出主通道和次级通道传递函数，利用接收到的参考信号来实时估计出目标降噪点的误差信号，然后利用该误差信号更新前馈滤波器和反馈滤波器的权系数向量；最后将前馈滤波器的输出和反馈滤波器的输出进行叠加得到次声声源的输出。
作为上述方法的一种改进，所述方法具体包括：
步骤1)离线测试出参考传声器和目标降噪点之间的传递函数
Figure BDA0001598179420000021
以及次级声源和目标降噪点之间的传递函数
Figure BDA0001598179420000022
步骤2)将参考传声器拾取的信号x(n)通过前馈滤波器W1(z)得到输出信号y1(n)；将信号x(n)依次反馈滤波得到d′(n)，将d′(n)经过反馈滤波器W2(z)得到输出信号y2(n)；将y1(n)和y2(n)相加得到次级声源的输出信号y(n)；
步骤3)将y(n)经
Figure BDA0001598179420000023
滤波得到估计的次级噪声信号y″(n)，将y″(n)与d′(n)叠加得到估计的虚拟误差信号e′(n)；
步骤4)将x(n)经过
Figure BDA0001598179420000031
滤波得到前馈滤波W1(z)的输入信号x′(n)，利用该输入信号x′(n)和估计的误差信号e′(n)更新滤波器W1(z)；将d′(n)经过
Figure BDA0001598179420000032
滤波得到反馈滤波器W2(z)的输入信号d″(n)，利用该输入信号d″(n)和估计的误差信号e′(n)更新滤波器W2(z)；
步骤5)对于每个输入采样点重复上述的步骤2)至步骤4)，直到信号处理完毕。
作为上述方法的一种改进，所述的步骤1)的主通道传递函数
Figure BDA0001598179420000033
是FIR滤波器或者IIR滤波器，所述次级通道传递函数
Figure BDA0001598179420000034
是FIR滤波器或者IIR滤波器。
作为上述方法的一种改进，当使用FIR滤波器表示两个传递函数时；利用
Figure BDA0001598179420000035
表示n时刻M长建模的主通道传递函数
Figure BDA0001598179420000036
滤波权向量，利用
Figure BDA0001598179420000037
表示n时刻长度为M的次级通道传递函数
Figure BDA0001598179420000038
滤波权向量。
作为上述方法的一种改进，所述的步骤2)中d′(n)的计算公式为：
Figure BDA0001598179420000039
上式中x(n)＝[x(n) x(n-1) ... x(n-M+1)]T。
作为上述方法的一种改进，所述的步骤2)中滤波输出信号y1(n)和y2(n)为：
y1(n)＝w1 T(n)x(n) (9)
y2(n)＝w2 T(n)d′(n) (10)
其中，w1(n)＝[w1,0(n) w1,1(n) ... w1,M-1(n)]T和w2(n)＝[w2,0(n) w2,1(n) ...w2,M-1(n)]T分别为自适应滤波器W1(z)和W2(z)在n时刻的M长FIR滤波器权向量，d′(n)＝[d′0(n) d′1(n) ... d′M-1(n)]T为n时刻M长构造的期望信号向量；
次级声源输出信号y(n)为：
y(n)＝y1(n)+y2(n) (11)。
作为上述方法的一种改进，所述的步骤4)中估计的次级噪声信号y″(n)为：
Figure BDA0001598179420000043
估计的虚拟误差信号e′(n)为：
e′(n)＝y″(n)+d′(n) (13)。
作为上述方法的一种改进，所述的步骤5)中x′(n)和d″(n)的计算公式为：
Figure BDA0001598179420000041
Figure BDA0001598179420000042
作为上述方法的一种改进，所述的步骤5)中的两个滤波器权向量更新的公式分别为：
w1(n+1)＝w1(n)-μx′(n)e′(n). (16)
w2(n+1)＝w2(n)-μd″(n)e′(n). (17)
其中，x′(n)＝[x′(n) x′(n-1) ... x′(n-M+1)]T，d″(n)＝[d0″(n) d1″(n) ...d″M-1(n)]T，μ为滤波器迭代更新步长。
本发明的优点在于：
1、与传统的自适应主动降噪方法相比，本发明无需依赖误差传声器即可实现一种基于虚拟传声器技术的自适应主动降噪功能；由于该主动降噪方法不依赖误差传声器，可避免传统自适应主动降噪中普遍存在的算法稳定性不足和耳机结构复杂等问题，从而极大地提升了自适应主动降噪算法的可应用性；
2、本发明的方法节省了硬件成本并简化了电路结构，由于不存在反馈通路使得该发明的方法比传统的反馈控制技术稳定性得到了很大的提高。
附图说明
图1为传统混合控制自适应主动降噪系统结构框图；
图2为基于传统虚拟传声器技术的自适应主动降噪系统结构框图；
图3为本发明的前馈反馈混合控制自适应主动降噪系统的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提出的无误差传声器的自适应主动方法原理框图如图3所示。实现该方法的具体步骤包括：
在系统进行降噪处理算法前，得到的
Figure BDA0001598179420000051
的具体方法主要有自适应系统辨识、PULSE等声学仪器测量频响、冲击相应测量等方法。
使用离线自适应系统辨识技术测量主通道和次级通道传递函数的具体方法是将拥有参考传声器和次级声源的主动降噪装置安装于目标控制系统中，目标噪声控制点处装有收取噪声信号的传声器。用高质量监听音响作为噪声源，以参考传声器拾取的信号作为参考信号，以目标噪声控制点处传声器拾取的信号作为误差信号，利用基于最小均方算法的自适应系统辨识技术得到估计的主通道传递函数
Figure BDA0001598179420000052
保证环境安静，向次级声源施加白噪声信号，并以该信号为参考信号，以目标噪声控制点处传声器拾取的信号为误差信号，利用基于最小均方算法的自适应系统辨识技术得到估计的次级通道传递函数
Figure BDA0001598179420000053
最终得到的
Figure BDA0001598179420000054
和
Figure BDA0001598179420000055
均为FIR滤波器。设参考传声器处信号为x(n)，在误差点处接收残差信号，并设该信号为e(n)。自适应系统辨识得到的
Figure BDA0001598179420000056
时，利用公式(1)迭代更新主通道传递函数权系数：
Figure BDA0001598179420000057
其中
Figure BDA0001598179420000058
为n时刻M长建模的主通道传递函数
Figure BDA0001598179420000059
滤波权向量，x(n)＝[x(n) x(n-1) ... x(n-M+1)]T为n时刻M长参考信号向量，μ为滤波器迭代步长，误差信号ep(n)由公式(2)得到：
Figure BDA00015981794200000510
类似的，次级通道的传递函数
Figure BDA00015981794200000511
也可以利用自适应系统辨识得到的方法得到，具体方法为利用公式(3)迭代更新次级通道传递函数权系数向量：
Figure BDA00015981794200000512
其中
Figure BDA00015981794200000513
为n时刻M长建模的次级通道传递函数
Figure BDA00015981794200000514
滤波权向量，y(n)＝[y(n) y(n-1) ... y(n-M+1)]T为n时刻M长次级通道施加的输出信号向量，误差es(n)由公式(4)得到：
Figure BDA0001598179420000061
上述主通道传递函数和次级通道传递函数也可以使用PULSE声学测试仪建模主通道和次级通道的方法得到。具体方法是以白噪声或扫频信号作为参考信号，以目标控制点处信号为误差信号，利用公式(5)至公式(7)中的任意一项计算出传递函数频率响应：
Figure BDA0001598179420000062
Figure BDA0001598179420000063
Figure BDA0001598179420000064
其中，Sx(ω)和Se(ω)分别表示参考信号和误差信号的自功率谱，Sx,e(ω)表示参考信号和误差信号的互功率谱。得到该频响后，使用数字滤波器对该频率响应进行逼近。常用的方法有基于均方误差最小化准则、最大误差最小化准则的最优化方法和线性规划设计方法等。使用FIR滤波器或IIR滤波器均可对频响曲线进行拟合。不失一般性，本发明统一使用FIR滤波器为例对下面的步骤进行介绍。
另一种方案是冲击响应测量方法，该方法对待辨识的系统输入的参考信号为脉冲信号，在系统的输出端接收脉冲响应。假设若系统输入理想的单位脉冲信号，则输出端所得到的冲击响应序列即为系统的FIR滤波器系数。该方法的优点是较为简单，但在实际应用中，理想的单位脉冲信号难以获得，且脉冲信号能量较低，要获得较高的信噪比需要依赖极其安静的测量环境。因此，该辨识方法不太常用与主通道和次级通道的辨识。
在系统进行主动降噪算法过程中，首先要构造两个自适应滤波器的滤波输入向量。将参考传声器接收到的信号x(n)作为模块304前馈滤波器W1(z)的滤波输入信号，将x(n)经模块300中传递函数
Figure BDA0001598179420000065
滤波后得到的估计的期望信号d′(n)作为模块306反馈滤波器W2(z)的滤波输入信号。得到反馈滤波输入信号的具体方法为将x(n)经模块300滤波得到d′(n)，即公式(8)：
Figure BDA0001598179420000071
将x(n)和d′(n)分别经模块304和模块306滤波得到前馈自适应滤波器和反馈自适应滤波器的滤波输出信号分别为y1(n)和y2(n)，施加于次级声源的输出信号y(n)是模块304和306的滤波输出信号经模块314叠加后的输出信号。得到滤波输出信号y1(n)和y2(n)的具体方法分别为公式(9)和公式(10)：
y1(n)＝w1 T(n)x(n) (9)
y2(n)＝w2 T(n)d′(n) (10)
其中w1(n)＝[w1,0(n) w1,1(n) ... w1,M-1(n)]T和w2(n)＝[w2,0(n) w2,1(n) ...w2,M-1(n)]T分别为前馈自适应滤波器W1(z)和反馈自适应滤波器W2(z)在n时刻的M长FIR滤波权向量，d′(n)＝[d′0(n) d′1(n) ... d′M-1(n)]T为n时刻M长构造的期望信号向量。
次级声源输出信号y(n)由两个滤波输出信号经模块314叠加得到，具体方法依照公式(11)得到：
y(n)＝y1(n)+y2(n) (11)
y(n)为最终施加于次级声源的系统输出信号，当其到达目标控制点时，实际上是经过了次级通道传播形成了次级噪声信号。因此，在估计误差信号时需要令算法模拟这一过程。将y(n)经模块302建模的次级通道传递函数
Figure BDA0001598179420000072
滤波得到估计的次级噪声信号y″(n)，将y″(n)与d′(n)经模块314叠加得到估计的虚拟误差信号e′(n)。得到估计的次级噪声信号y″(n)的具体方法为公式(12)：
Figure BDA0001598179420000073
估计的虚拟误差信号e′(n)是由y″(n)和e′(n)经模块314叠加得到的，具体方法为公式(13)：
e′(n)＝y″(n)+d′(n) (13)
将x(n)和d′(n)分别经过模块302滤波得到x′(n)和d″(n)，并对模块304和306两个自适应滤波器权向量进行更新。得到x′(n)和d″(n)的具体方法为公式(14)和公式(15)：
Figure BDA0001598179420000081
Figure BDA0001598179420000082
对模块304和306的权向量更新的具体方法为公式(16)和公式(17)，该方法即为模块308中LMS算法的具体工作方式：
w1(n+1)＝w1(n)-μx′(n)e′(n) (16)
w2(n+1)＝w2(n)-μd″(n)e′(n) (17)
其中，x′(n)＝[x′(n) x′(n-1) ... x′(n-M+1)]T，d″(n)＝[d0″(n) d1″(n) ...d″M-1(n)]T，μ为滤波器迭代更新步长。公式(16)到公式(17)中更新两个滤波器权向量的方法为最速下降法，两个滤波器的收敛目标都是将估计的误差噪声的均方值最小化。此时，只要估计的误差噪声与目标控制点处噪声足够近似，该方法即可完成对目标控制点的噪声抑制。
进一步说明该技术省略传统算法中存在的误差传声器的原理。在图3中，真实的误差信号是由次级声源所发出信号经次级通道传播至目标控制点所形成的信号y′(n)与参考信号x(n)经主通道传播至目标控制点形成的期望信号d(n)叠加形成的，用公式可表示为公式(18)的形式：
e(n)＝y′(n)+d(n) (18)
其中d(n)和y′(n)分别为期望信号和刺激噪声，d(n)由参考信号经过模块310真实的主通道传递函数P(z)滤波得到，即公式(19)：
d(n)＝pT(n)x(n) (19)
其中p(n)＝[p0(n) p1(n) ... pM-1(n)]T为n时刻M长真实的主通道传递函数P(z)滤波权向量。
y′(n)由滤波次级声源输出信号经过模块312真实的次级通道传递函数S(z)滤波得到，即公式(20)：
y′(n)＝sT(n)y(n) (20)
其中s(n)＝[s0(n) s1(n) ... sM-1(n)]T为n时刻M长真实的次级通道传递函数S(z)滤波权向量。
结合公式(8)(12)(13)和公式(18)(19)(20)可以得到，当模块300和302建模的主通道和次级通道与模块310和312真实的主通道和次级通道足够接近，即满足公式
Figure BDA0001598179420000091
和
Figure BDA0001598179420000092
时，估计的误差信号和真实的误差信号满足公式(21)：
e′(n)≈e(n) (21)
则误差信号可以被较为精准地估计。
实际应用中，在完成传递函数建模后，对其余步骤依次循环执行，即可实现所提的自适应主动降噪方法。
进一步解释本方法避免算法发散的原理。传统算法中前馈和反馈自适应算法产生不稳定现象的根本原因是算法存在闭环反馈路径。完整的闭环路径包括控制器、次级声源、次级通道和误差传声器。其中，真实的次级通道与算法中建模的次级通道二者不匹配是产生不稳定问题的根本原因。然而，次级通道变化问题在很多应用场景中频繁发生，因此无法避免。本发明将该闭环反馈路径中的误差传声器省略，闭环路径不存在，因此无论产生怎样的次级通道变化问题，该系统均不会产生算法发散带来的不稳定现象。
不难发现，本发明所提方法保证降噪效果的前提条件依赖对主通道和次级通道传递函数的精准建模。建模的传递函数与真实传递函数间的误差主要来自于滤波器对已知传递函数的逼近性能，以及传递函数发生未知变化两个方面。对于已知不变的传递函数，为提高滤波器的辨识精度，可以使用适当提高系统采样率和增加滤波器长度两种方法。对于发生未知变化的传递函数，该发明只能依据已知的传递函数形成一个静音区，降噪效果会因频率、传递函数变化大小等因素有不同程度的衰减。故本发明的良好降噪量依赖一个相对稳定的降噪系统。需要强调的是，在像耳塞式耳机这样的应用中，当耳机佩戴在耳朵上以后，耳机跟耳朵仅仅的贴在一起，这使得实际应用中主通道传递函数和次级通道的传递函数仅仅会发生很微小的变化，因而我们可以期待本发明给出的方案有很好的降噪性能。主通道传递函数和次级通道的传递函数的巨大变化可能发生在耳机佩戴者把耳机摘下的过程中，但及时这时本发明给出的算法也不会发散导致不能接受的性能。这相比于传统的自适应算法遇到剧烈变化发生发散的情况，体现出了本发明的优势。
本发明应用以上方法将误差传声器省略，使得传统算法中的反馈路径消失，算法稳定性条件不受次级通道相位精度90度以内的限制，当次级通道发生剧烈变化时，算法依然不会产生发散现象；除此之外，省略误差传声器后，耳机结构变得更加简单，这使得本发明的方案非常具有实用价值。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种无误差传声器的自适应主动降噪方法，该方法使用一个参考传声器来实现主动降噪；该方法包括：
首先预先估计出主通道和次级通道传递函数，利用接收到的参考信号来实时估计出目标降噪点的误差信号，然后利用该误差信号更新前馈滤波器和反馈滤波器的权系数向量；最后将前馈滤波器的输出和反馈滤波器的输出进行叠加得到次声声源的输出；
所述方法具体包括：
步骤1)离线测试出参考传声器和目标降噪点之间的传递函数
Figure FDA0002790422780000011
以及次级声源和目标降噪点之间的传递函数
Figure FDA0002790422780000012
步骤2)将参考传声器拾取的信号x(n)通过前馈滤波器W1(z)得到输出信号y1(n)；将信号x(n)依次反馈滤波得到d′(n)，将d′(n)经过反馈滤波器W2(z)得到输出信号y2(n)；将y1(n)和y2(n)相加得到次级声源的输出信号y(n)；
步骤3)将y(n)经
Figure FDA0002790422780000013
滤波得到估计的次级噪声信号y″(n)，将y″(n)与d′(n)叠加得到估计的虚拟误差信号e′(n)；
步骤4)将x(n)经过
Figure FDA0002790422780000014
滤波得到前馈滤波器W1(z)的输入信号x′(n)，利用该输入信号x′(n)和估计的误差信号e′(n)更新第n+1个采样点的前馈滤波器W1(z)；将d′(n)经过
Figure FDA0002790422780000015
滤波得到反馈滤波器W2(z)的输入信号d″(n)，利用该输入信号d″(n)和估计的误差信号e′(n)更新第n+1个采样点的反馈滤波器W2(z)；
步骤5)n的值加1后进入步骤2)，直到信号处理完毕。
2.根据权利要求1所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，所述的步骤1)的主通道传递函数
Figure FDA0002790422780000016
是FIR滤波器或者IIR滤波器，所述次级通道传递函数
Figure FDA0002790422780000017
是FIR滤波器或者IIR滤波器。
3.根据权利要求2所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，当使用FIR滤波器表示两个传递函数时；利用
Figure FDA0002790422780000018
表示n时刻的主通道传递函数
Figure FDA0002790422780000021
滤波权向量，M为长度；利用
Figure FDA0002790422780000022
表示n时刻的次级通道传递函数
Figure FDA0002790422780000023
滤波权向量。
4.根据权利要求3所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，所述的步骤2)中d′(n)的计算公式为：
Figure FDA0002790422780000024
上式中x(n)＝[x(n) x(n-1) ... x(n-M+1)]T。
5.根据权利要求4所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，所述的步骤2)中滤波输出信号y1(n)和y2(n)为：
y1(n)＝w1 T(n)x(n) (9)
y2(n)＝w2 T(n)d′(n) (10)
其中，w1(n)＝[w1,0(n) w1,1(n) ... w1,M-1(n)]T和w2(n)＝[w2,0(n) w2,1(n) ... w2,M-1(n)]T分别为前馈滤波器W1(z)和反馈滤波器W2(z)在n时刻的FIR滤波器权向量，d′(n)＝[d′0(n) d′1(n) ... d′M-1(n)]T为n时刻的期望信号向量；
次级声源输出信号y(n)为：
y(n)＝y1(n)+y2(n) (11)。
6.根据权利要求5所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，所述的步骤3)中估计的次级噪声信号y″(n)为：
Figure FDA0002790422780000025
估计的虚拟误差信号e′(n)为：
e′(n)＝y″(n)+d′(n) (13)。
7.根据权利要求6所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，所述的步骤4)中x′(n)和d″(n)的计算公式为：
Figure FDA0002790422780000031
Figure FDA0002790422780000032
8.根据权利要求7所述的无误差传声器的自适应主动降噪方法，其特征在于，所述的步骤4)中的两个滤波器权向量更新的公式分别为：
w1(n+1)＝w1(n)-μx′(n)e′(n). (16)
w2(n+1)＝w2(n)-μd″(n)e′(n). (17)
其中，x′(n)＝[x′(n) x′(n-1) ... x′(n-M+1)]T，d″(n)＝[d″0(n) d″1(n) ... d″M-1(n)]T，μ为滤波器迭代更新步长。
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