[发明专利]一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于变步长LMS算法的有源噪声控制系统,通过基于对数函数的变步长LMS算法实现自适应滤波的权值更新,获得较快的收敛速度,很好地解决了定步长LMS算法的收敛速度,稳态误差及时变系统的跟踪能力三者之间的矛盾,能达到快速降噪的目的，并通过将该算法应用于控制滤波器的权值更新过程中，大大的提升了系统的降噪效果，并在较快的收敛速度的同时，对时变信号的跟踪性也较为良好。

技术领域

本发明涉及噪声主动控制，尤其涉及一种有源噪声主动控制系统。

背景技术

噪声无处不在的存在于我们的日常环境中，影响着我们的日常生活，长时间的高噪声环境会严重影响人们的身心健康。噪音在世界各地都存在，如家庭中的各种家用电器，如空调、洗衣机、电冰箱等。工厂中的一些工业设备，如切割机、通风管道、压缩机、发电机等，在运行过程中也会产生大量的工业噪声。因此，噪声控制是一项非常重要和值得注意的工作。

一般来说，被动噪声控制和主动噪声控制是抑制噪声的两种有效方法。主动降噪是目前最有效的降噪方法之一，主动降噪系统的收敛速度和降噪性能是主动降噪设计中面临的主要挑战。

LMS算法(最小均方算法)由于其易于实现、效率高的优点，被广泛应用于信号处理、回声抵消、神经网络、数字通信等领域。为了使算法快速收敛，得到的稳态误差非常大。因此，为了创建一个好的LMS算法，需要对收敛速度和稳态误差进行规划。

因此，本领域的技术人员致力于对于改进的变步长LMS算法，提出一种变步长LMS算法的有源噪声控制系统，并在有效控制步长变化上进行改进显得尤为重要。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统和方法。

为实现上述目的，本发明在第一方面提供了一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统，其特征在于，包括控制滤波器，控制滤波器通过可变的步长值来更新滤波器权值，滤波器权值更新公式为：

W(n+1)＝W(n)+2μ(n)e(n)X(n)+α[W(n)-W(n-1)]；

其中X(n)为滤波器的输入信号，e(n)为滤波器的误差信号；步长更新公式为：

μ(n)＝blg(a|e(n)|^m+1)；

其中a,b,m为阶跃因子，α为动量因子。

进一步地，还包括建模滤波器辅助建模滤波器H(n)。

进一步地，可变的步长值逐渐变小。

进一步地，阶跃因子a用于控制曲线整体变化，阶跃因子用于b控制曲线的幅度大小，阶跃因子m用于控制曲线底部变化速率，动量因子α影响算法的收敛速度。

本发明在第二方面提供了一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制方法，其特征在于，包括步骤：

(1)实时检测噪声信号和误差信号；

(2)将噪声信号和误差信号输入控制滤波器；

(3)自适应滤波器通过可变的步长值来更新滤波器权值，滤波器权值更新公式为：

W(n+1)＝W(n)+2μ(n)e(n)X(n)+α[W(n)-W(n-1)]；

其中X(n)为滤波器的输入信号，e(n)为滤波器的误差信号；步长更新公式为：

μ(n)＝blg(a|e(n)|^m+1)；

其中a,b,m为阶跃因子，α为动量因子；

(4)自适应滤波器输出控制信号，与原噪声进行叠加；