本发明涉及有源噪声控制领域，公开了一种基于带线性部分偶镜像傅里叶非线性（EMFNL,Even Mirror Fourier Nonlinear with Linear section）滤波器在线建模次级通道的有源降噪方法，其包括S1采集噪声源信号；S2构建控制EMFNL滤波器抽头并简化；S3对S2中滤波器抽头，构建控制权系数并初始化；S4对S3中权系数和S2中EMFNL滤波器进行卷积，生成反噪声；S5自适应更新权系数；S6在线辨识次级通道，构建辨识滤波器抽头，采用自适应算法辨识系数，并实时计算次级通道估计。与现有技术相比，本发明基于二阶EMFNL滤波器的非线性在线建模次级通道，同时使用EMFNL滤波器作为控制滤波器，具有更强的适应性和更优的非线性处理能力。
本发明涉及有源噪声控制领域，公开了一种基于带线性部分偶镜像傅里叶非线性（EMFNL,Even Mirror Fourier Nonlinear with Linear section）滤波器的次级通道建模方法，包括S1产生高斯白噪声，并滤除高频部分；S2对S1中激励白噪声，构EMFNL滤波器抽头并简化；S3对S2中滤波器抽头，采用自适应算法辨识系数；S4：稀疏化S3中的次级通道传递函数系数；S5：对稀疏化的次级通道计算其次级通道估计。与现有技术相比，本发明可有效建模有源噪声控制系统中的非线性次级通道情形，使非线性有源噪声控制模型更精确，同时给出的稀疏系数方法，可有效降低次级通道估计系数数量，有效降低算法复杂度。
本发明涉及有源噪声控制领域，公开了一种基于带线性部分偶镜像傅里叶非线性（EMFNL,Even Mirror Fourier Nonlinear with Linear section）滤波器离线建模次级通道的有源降噪方法，其包括S1：构建EMFNL滤波器抽头并采用自适应算法辨识其系数实现离线建模次级通道；S2：计算S1中辨识的次级通道系数对应的次级通道估计；S3：使用次级通道估计实现有源降噪方法。与现有技术相比，本发明基于二阶EMFNL滤波器非线性建模次级通道，同时使用EMFNL滤波器作为控制滤波器进行有源噪声控制。该方法建模出的次级通道估计为非线性模型，相比于线性次级通道，具有更强的非线性处理能力。
