如需转载请注明出处！
本文将结合speex AEC MDF与learning rate adjust进行总结。
1. 近端信号经过陷波器(notchfilter)处理去除直流分量存入input[]中，陷波器仿真如图所示
2. 对input[]信号进行预加重处理
3. 远端信号经过预加重处理存入x[]后半部分中，x[]前半部分存储的上一帧信号
4. 将X[]中M帧的频域信号向后平移，x[]信号频域结果存至X[]头部位置
5. 计算新输入的远端信号的时域能量，保存为Sxx
6. 计算X[]头部频域一帧的功率谱，存至Xf[]中
7. X[]前M帧经前景滤波(foreground)滤波，结果存至Y[]中
8. Y[]进行IFFT变换，结果存至e[]中
9. 更新e[]前半部分为近端信号与前景滤波的差值，后半部分为前景滤波结果。
10. 计算近端信号与前景滤波的差的能量，存至Sff中
11. 判断是否调整prop[], prop[]物理意义上为M帧的步长调整尺度因子。prop[j](j:0~M-1)与power_1[]的点乘即为第j帧的步长，一定意义上实现了回声的稀疏性考虑。
12. 根据X[]中之前时刻M帧的频域信号与之前时刻产生的误差前半部分补0再FFT变换得到的频域信号E[]，根据MDF算法来更新W系数
13. 对X[]应用W[]进行MDF后向滤波，结果存至Y[]中。Y[]的IFFT结果存至y[]中
14. 更新e[]前半部分为前景滤波与后景滤波的差，e[]的后半部分为前景滤波结果
15. 计算前景滤波与后景滤波差的能量，存至Dbf
16. 更新e[]前半部分为近端信号与后景滤波的差，e[]的后半部分为前景滤波结果
17. 计算近端信号与后景滤波差的能量，存至See
18. 判断是否需要更新前景滤波器foreground或重置后景滤波器W[]. 判断的准则可以基本总结为：当经前景滤波消除回声力度一定程度上弱于后景滤波时（Sff大于一定程度），则更新前景滤波器；当经后景滤波消除回声力度一定程度上弱于前景滤波时（See大于一定程度），则重置后景滤波器
19. 近端信号与估计回声的差，经过去加重后存至输出buffer中
20. 更新e[]前半部分置0，后半部分为近端信号与估计回声的差
21. 计算e[]后半部分与估计回声y[]后半部分的内积，存至Sey；y[]后半部分自身内积，存至Syy；近端信号自身内积，存至Sdd
22. 计算e[]的FFT存至E[]；y[]前半部分置0后的FFT结果存至Y[]
23. 计算E[]的功率谱存至Rf[]；Y[]的功率谱存至Yf[]
24. 计算X[]中当前帧部分的功率谱，存至Xf[]中
25. 平滑Xf[]存至power[]
后续部分，结合On Adjusting the Learning Rate in Frequency Domain Echo CancellationWith Double-Talk来做最优步长的计算
26. 根据Rf[]和Yf[]在时间维度上去直流分量的结果，计算自相关Pyy和互相关Pey
27. 更新：
st->Pey=(1-alpha)*st->Pey+alpha*Pey
st->Pyy=(1-alpha)*st->Pyy+alpha*Pyy
28. 计算泄露因子：st->leak_estimate=st->Pey/ st->Pyy
29. 计算RER = (.0001*Sxx +3.*st->leak_estimate*Syy) / See
30. AEC工作初始阶段，不按照On Adjust..文章方法更新步长，而是按照如下：
adapt_rate = 0.25*Sxx /See;
st->power_1[i] =adapt_rate / power[i];
当工作一段时间后，On Adjust..开始介入，更新如下：
r =st->leak_estimate*st->Yf[i]; // st->leak_estimate表示回声泄露因子； st->Yf[i] 表示估计回声的频域功率
e = st->Rf[i]+1; // st->Rf[i] 表示误差信号（即消除回声后的信号）的频域功率
r = 0.7*r + 0.3*BER*e; // RER = (.0001*Sxx + 3.*st->leak_estimate*Syy) / See;
st->power_1[i] =r/(e*(st->power[i]+10)); // st->power[i]表示远端信号频域功率的平滑值
power_1[]与prop[j] (j:0~M-1)的乘积表示第j个窗的W系数调整步长