基于最大似然(ML)估计器的盲RT估计-引言
混响效应是室内声学的一个重要现象，它是由声音在封闭空间中经多次反射而产生。描述混响效应强弱的一个重要参数是混响时间(Reverberation time, RT)，其定义为当声源停止发声后，残余的声能在室内往复反射，经反射面吸收而强度逐渐减弱，声能密度衰减60 dB所需要的时间，常用T60表示，单位为秒(s)。混响时间不仅是厅、堂、馆、舍
音效设计中的重要评价标准，也是语音增强、自动语音识别等音频信号处理技术中的重要参数，因此混响时间的估计方法一直是声学领域的研究重点。
混响时间的盲估计方法中， Ratnam等提出的最大似然估计(Maximum likelihood estimation,MLE)法是其中的主流方法，该方法将混响信号的后期衰减包络描述成一个指数衰减模型，该模型衰减的时间常数为 ρ ρ ρ，同时假设混响效应的后期反射是不相关的，这样可以将声音衰减进一步描述成一个衰减指数为ρ的高斯白噪声序列，进而求解出使得该序列的似然函数取最大值时的衰减速率
数字图形音频均衡器系数计算(可直接用于DSP实现))
多径信道迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)均衡器原理和公式推导)
的C语言实现【姊妹篇2纯C语言实现】)
+判决反馈(DFE)+双模式切换的盲均衡算法在双绞线基带通信中的应用MATLAB仿真(采用三电平PAM信号模型))
的时频分析的MATLAB实现(不使用内置函数wsst))