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?噪声的污染?解决噪声的办法?治标——被动噪声控制方法、主动噪声控制?治本——噪声产生前:新型材料Active Noise Control
?主动噪声控制(ANC,Active Noise Control):利用声波叠加原理,针对信号源(主波),产生一个与其幅度相同、相位相反的参考源(次波),两声波相互叠加,达到消声的目。————以噪声控制噪声————Active Noise Control
信号源信号d是有用信号s和噪声干扰n0之和;参考源信号x是与n0相关的噪声n1;ANC系统基本原理框图Active Noise Control由于噪声源噪声的幅度、相位、频率会随时变化,ANC系统必须能够适应并处理好这些变化,故采用自适应滤波器。
----公--式(1)----公--式(2)z=d-y=s+n0-y两边平方得:z2=s2+(n0-y)2+2s(n0-y)两边取期望值得:EE[[zzEE[[zz2]]==EE[[ss 2]]++EE[[((nn2]]==EE[[ss 2]]++EE[[((nn0-y)2]]++22EE[[ss((nn0-y)2]0-y)2]--公式(3)----公--式(4)Active Noise Control?假设s、n0、n1是零均值的平稳随机过程,且满足s与n0、n1互不相关,自适应滤波器的输出y=n2为噪声n1的滤波信号,则整个系统的输出为:
EE[[zz2]]==EE[[ss2]]++EE[[((nn0-y)2]----公--式(4)其中EE[[ss2]表示信号的功率;?由上式可以看出,要使得系统输出z最大程度地接近信号s,就要求EE[[((nn0-y)2]取最小值;?由公式1可知,z-s=n0-y,在理想情况下,y=n0,则z=s;输出信号z的噪声完全被抵消,而只保留有用信号s。?关键在于自适应滤波器。Active Noise Control
?自适应滤波器:根据环境的改变,使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。? 参数可调的数字(FIR/II)R滤波器? 自适应算法?常用的自适应算法:? 最小均方(LMS)算法? 递推最小二乘(RLS)算法? 平方根自适应滤波(QR_RLS)算法Active Noise Control
?最小均方(LMS,Least Mean Square)算法?是自适应算法中最常用的一种算法;?基于最小均方误差准则,使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差最小;?特点:简单有效、计算量小、易于实现。Active Noise ControlLMS算法的原理图
?自适应滤波器的误差信号e(n)为:e(n)=d(n)-y(n)=d(n)T-(xn)w(n)=d(n)-wT(n)x(n)其中,d(n)为包含噪声的原始信号;x(n)为同一噪声源产生的信号;y(n)=xT(n)w(n)=wT(n)x(n为)自适应滤波器的输出信号;w(n)为滤波器的权系数。Active Noise ControlLMS算法的原理图
w(n+1)=w(n)+2μxx((nn))[[dd((nn))--xT(n)w(n),]其中μ为收敛(步长)因子,0μλmax(x(n)自相关矩阵的最大特征值);?从而,LMS算法的滤波器权系数迭代公式:w(n+1)=w(n)+2μx(n)e(n)下一时刻的权系数,可由当前时刻的权系数加上以误差函数为比例的输入得到。Active Noise Control?滤波器权系数的更新递归关系式:
?参数失调噪声。干扰噪声v(n)越大,则引起的失调噪声就越大。?解决方法:减小收敛(步长)因子μActive Noise Control?减少稳态失调噪声,提高算法的收敛精度;?降低算法的收敛速度和收敛精度变步长的LMS算法
?胎儿心率的检测干扰:母体脏器的活动(主要是心跳)的噪声、检测设备电源干扰信号源来源:腹部电极采集的信号参考源来源:胸部电极采集的信号?飞行员通信干扰:机舱各种机器噪声信号源来源:语音信号参考源来源:机舱噪声信号Active Noise Control
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