[发明专利]一种用于消减噪声的有源噪声控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种消减噪声的方法，尤其是涉及一种用于消减噪声的有源噪声控制方法。

背景技术

现有的有源噪声控制利用声波的叠加原理，通过次级声源产生一组与初级噪声幅度相同相位相反的声波，二者在误差传感器处相加，从而达到消减噪声的效果。几十年来，人们提出许多噪声控制算法，其中最著名的是Widrow提出的滤波—X LMS算法(FXLMS)。

鉴于FXLMS算法收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，对宽带噪声降噪效果差的情况，人们根据噪声频谱宽带特性，提出了基于子带自适应滤波器以及频域FXLMS类的算法，但它们在初级参考噪声路径上引入了较多的时延，因而在宽带噪声控制上效果并不理想。为克服子带滤波器对初级噪声时延的影响，Morgan(1995)提出了一种无延时子带滤波器结构，该结构利用快速傅里叶变换(FFT)，自适应滤波器系数在各子带内分别调整，通过特定组合，再转换到时域滤波器，然后产生控制信号。因其消除了对初级参考信号的时延，所以提高了算法的收敛速度。但该结构对不同的环境噪声其子带的分割数量必须谨慎设计，否则有可能造成收敛不好或无法收敛【陈志伟】，给实际应用带来不便。

日本学者Yoji Yamada【2006】等人提出了一种适合宽带噪声信号的有源噪声控制结构，利用离散傅里叶变换—频域抽样滤波器(DFT_FSF)，将整个噪声信号分成数千个子频带，每个频带用一个一阶自适应滤波器进行处理，获得了快速的收敛速度和宽带处理范围。但该方法也有一些不足：若噪声信号为单频或多个单频信号，则收敛效果出现不稳定现象；该方法每个抽样点都要进行两次离散傅里叶变换DFT和一次逆DFT运算，尽管DFT可以用FFT完成，其总运算量也非常可观，这样就对处理器提出了过高的要求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种在基本不降低算法性能的前提下大幅降低运算量，更适合实际应用的用于消减噪声的有源噪声控制方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种用于消减噪声的有源噪声控制方法，有源噪声控制装置包括：1个用于拾取初级噪声源信号的参考传感器、1个用以产生与初级噪声源信号相反的抵消噪声信号的次级源和1个用以拾取初级噪声源信号与抵消噪声信号相互抵消后的残留信号的误差传感器，它包括以下步聚：

1)通过控制电路产生辨识激励信号，将辨识激励信号传送到信号传输通道，使次级源发出激励声波，由误差传感器拾取激励声波，并送回控制电路，用普通的LMS算法对所述的次级源与所述的误差传感器之间的传递函数进行辨识，得到其系数向量S(n)的估计值；

2)在控制电路上读取参考传感器的初级噪声源信号x(n)，根据公式y₁(n)＝W^T(n)X(n)得到自适应滤波器W(n)的输出信号y₁(n)，上标T是转置符号；

3)根据公式得滤波参考信号x_f(n)，根据公式y₂(n)＝V^T(n)X_f(n)得到DFT_FSF算法自适应滤波器V(n)的输出信号y₂(n)；

4)将y₁(n)和y₂(n)相加后得到y(n)，y(n)一路经信号传输通道S(z)到达误差传感器处对误差传感器处的期望信号d(n)进行抵消后，得到误差信号e(n)；另一路经信号传输通道S(z)的估计模型后与误差信号e(n)相减，根据公式得到期望信号d(n)的估计值

5)对DFT_FSF算法自适应滤波器时域系数向量V(n)进行更新，并根据公式W(n+1)＝W(n)-μX_f(n)e(n)，对FXLMS算法自适应滤波器时域系数向量W(n)进行调整；

重复步骤2)～5)，使e(n)逐渐减小，从而实现在误差传感器处降低噪声的目的。

对DFT_FSF算法自适应滤波器时域系数向量V(n)进行更新的具体步骤如下：