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简化窄带频域无次级路径建模有源噪声控制算法

高原 高敏 郁国良

高原,高敏,郁国良. 简化窄带频域无次级路径建模有源噪声控制算法[J]. 计量科学与技术,2024, 68(3): 29-37 doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0319
引用本文: 高原,高敏,郁国良. 简化窄带频域无次级路径建模有源噪声控制算法[J]. 计量科学与技术,2024, 68(3): 29-37 doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0319
GAO Yuan, GAO Min, YU Guoliang. A Simplified Narrowband Frequency-Domain Active Noise Control Algorithm without Secondary Path Modeling[J]. Metrology Science and Technology, 2024, 68(3): 29-37. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0319
Citation: GAO Yuan, GAO Min, YU Guoliang. A Simplified Narrowband Frequency-Domain Active Noise Control Algorithm without Secondary Path Modeling[J]. Metrology Science and Technology, 2024, 68(3): 29-37. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0319

简化窄带频域无次级路径建模有源噪声控制算法

doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0319
基金项目: 浙江省自然科学青年基金 (LQ19A040003);国家自然科学基金项目(51902300)。
详细信息
    作者简介:

    高原(1993-),中国计量大学信息工程学院在读研究生,研究方向:有源噪声控制,邮箱:18258886572@163.com

    通讯作者:

    高敏(1984-),中国计量大学理学院讲师,研究方向:有源噪声控制,邮箱:gaomin@cjlu.edu.cn

  • 中图分类号: TB95

A Simplified Narrowband Frequency-Domain Active Noise Control Algorithm without Secondary Path Modeling

  • 摘要: 针对采样频率较高的窄带有源噪声控制系统,在无需次级路径信息基础上,提出简化窄带频域有源噪声控制算法,该算法将参考信号采样点代入离散傅里叶变换(DFT)定义式,直接计算与其频域参考信号、误差信号相对应频率柜的幅度和相位信息,并将这些频率柜均匀分为多个子频率柜组,然后每个子频率柜组在0°、180°以及±90°四个不同的方向,搜索判断并选择出该组内最佳方向,更新自适应滤波器系数,从而实现窄带降噪。与FDFxLMS算法比较,所提算法避免了全频带频率柜信息全部参与计算,提高计算效率,当有效频率柜个数满足一定条件时,可减少计算量。分别以单频、复合频率和窄带信号为初级噪声源进行仿真,仿真结果表明在降噪量不减的情况下,所提算法具有良好的稳定特性和跟踪特性。
  • 图  1  简化窄带频域无次级路径建模有源噪声控制算法

    Figure  1.  The simplified narrowband frequency-domain ANC algorithm without secondary path modeling

    图  2  信号图

    Figure  2.  Signal diagram

    图  3  次级路径相频特性图

    Figure  3.  The phase response of the secondary path

    图  4  时域误差波形图

    Figure  4.  The time-domain error signal waveform

    图  5  误差频谱图

    Figure  5.  The error signal spectrum

    图  6  吸声端口两种算法MSE曲线

    Figure  6.  The mean square error curves of the SNFDANC algorithm and FDFxLMS algorithm

    图  7  吸声端口两种算法误差信号频谱图

    Figure  7.  The error signal spectrum of the SNFDANC algorithm and FDFxLMS algorithm under the absorption end condition

    图  8  开口端口次级路径脉冲响应

    Figure  8.  The secondary path impulse response under open end condition

    图  9  开口端口两种算法误差信号频谱图

    Figure  9.  The error signal spectrum of the two algorithms under open end condition

    图  10  不同声场环境两种算法MSE曲线

    Figure  10.  The mean square error curves of the two algorithms under different acoustic end conditions

    表  1  SNFDANC算法方向搜索

    Table  1.   The direction search of SNFDANC algorithm

    SNFDANC算法方向搜索
    搜索频率柜组更新方向过程:
    1.分别计算参考信号、误差信号连续P个采样点的能量$ {\chi _0} = \displaystyle\sum\limits_{i = 0}^{P - 1} {{x^2}(k)} $ 和$ {\xi _0} = \displaystyle\sum\limits_{i = 0}^{P - 1} {{e^2}(k)} $。
    重复2至4的步骤,对各子频率柜组选择最佳更新方向。以选择第m个子频率柜更新方向举例说明。
    2. 在自适应滤波器的系数未更新时,先计算第m个频率柜组噪声能量$ {\chi _1} = \displaystyle\sum\limits_{k = 0}^{P - 1} {{{\left| {{x_m}(k)} \right|}^2}} $,误差信号能量$ {\xi _1} = \displaystyle\sum\limits_{k = 0}^{P - 1} {{{\left| {{e_m}(k)} \right|}^2}} $,找出误差最大值$ {e_{\max }} = \max [\left| {{e_m}(k)} \right|] $。
    3. 在0°、180°和±90°四个更新方向中判断并选择该频率柜组自适应滤波器系数更新方向。
     a.分别在四个不同更新方向下,对同一个频率柜组,计算参考信号能量χ2和误差信号能量ξ2,并判断,当满足条件|em(k)| >(1+δ)emax时,停
      止自适应滤波器系数更新。
     b. 当满足|em(k)| <(1+δ)emax时,更新式(8)。
    4. 比较步骤3中,在四个不同更新方向下所计算的误差信号能量ξ2,选取四个ξ2值中最小值所对应的更新方向,即为该频率柜组最优方向。
    自适应滤波器系数更新过程:
    5. 根据搜索方向过程确定出相应的每个频率柜组最优更新方向,并和各子频率柜组参考信号和误差信号一起使用式(8)迭代更新。
    当声场环境发生变化:
    6. 当k 取 1时,直接赋值χ(0) =χ0ξ (0) = ξ0
    7. 迭代计算信号能量$ \chi (k) = \lambda \chi (k - 1) + {\left| {x(k)} \right|^2} $和$ \xi (k) = \lambda \xi (k - 1) + {\left| {e(k)} \right|^2} $,λ为小于1的可调参数。
    8. 如果 ξ0/χ0<ξ(k)/χ(k),返回搜索更新方向步骤,否则继续迭代自适应滤波器系数。
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    表  2  两个频率步长和相位

    Table  2.   The step size and phase of two frequencies

    频率/Hz 步长 最佳更新方向 实际相位/度
    150 0.001*1 −0.517802
    311 0.001*j −90° −86.5895
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    表  3  各频率柜步长和相位

    Table  3.   The step size and phase of frequency bins

    频率柜组 步长 最佳更新方向
    [10 12] 0.003*1
    [13 15] 0.003*(−1) 180°
    [16 18] 0.003*1
    [19 21] 0.003*j −90°
    [22 24] 0.003*(−1) 180°
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    表  4  开口声场各频率柜步长和相位

    Table  4.   The step size and phase of open acoustics

    频率柜组步长最佳更新方向
    [10 12]0.003*1
    [13 15]0.003*(−1)180°
    [16 18]0.003*1
    [19 21]0.003*(−1)180°
    [22 24]0.003*(j)90°
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    表  5  两种算法计算量

    Table  5.   The computational complexity of the two algorithms

    步骤FDFxLMS算法SNFDANC算法
    离线建模获取次级路径信息N0
    计算频域滤波参考信号2N×4+2N×log2(2N)0
    频域参考信号和误差信号4N×log2(2N)0
    计算参考信号频率柜信息02JN
    计算误差信号频率柜信息02JN
    自适应滤波器系数更新过程2Nlog2(2N)+2N×48JN
    总计17N+8Nlog2(2N)12JN
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    表  6  不同自适应滤波器长度计算量比较

    Table  6.   The computational complexity comparison of different adaptive filter lengths

    自适应滤波器长度NFDFxLMS算法SNFDANC算法SNFDANC算法最大频率柜个数
    25622784215047
    51249664491528
    1024107520983048
    20482314242211849
    409649561649152010
    8192105676898304010
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-11-28
  • 录用日期:  2023-12-16
  • 修回日期:  2023-12-19
  • 网络出版日期:  2023-12-25
  • 刊出日期:  2024-03-01

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