下载文档原格式
自适应噪声控制技术研究噪声是人们常常面临的问题。
随着城市化进程的加快、工业化的不断发展以及高速公路网络的不断扩大，噪声污染已成为一种很常见的问题。
长期处于噪声污染环境中，会对人类的身体和心理健康造成极大的影响。
自适应噪声控制技术的出现，为解决噪声污染问题提供了一种有效的途径。
自适应噪声控制技术（Adaptive Noise Control，ANC）是利用数字信号处理技术适应地控制噪声的一种方法。
其最主要目的是通过在噪声源和接收器之间添加一个辅助信号，获得所需下降的噪声。
自适应噪声控制技术优点自适应噪声控制技术具有许多优点，比如能够实时控制、自动适应环境等。
以下为自适应噪声控制技术的一些主要优点：1.具有实时性：自适应噪声控制技术的反馈环路可以实时地从主干路过滤噪声，以进一步抵消噪声。
在处理声音信号时，设备可以快速响应环境变化，从而及时控制噪声。
2.能够实现环境自适应：自适应噪声控制技术可以根据不同的环境自动调整参数。
这意味着无论是在噪声强度、频率或其他特征方面，设备都能够自动应对，并且在任何情况下都能产生理想的效果。
3.不影响传送信息：自适应噪声控制技术可以有效地消除噪声，同时不影响信号本身的传递。
因此，设备不会影响无线电通信、音乐和语音等信号的传输。
4.适合各种环境：自适应噪声控制技术可以将环境中的噪声减少到“不能被感知”的程度。
无论是户外的道路、铁路、飞机或是家庭的电器，这种技术可以在各种环境中发挥出良好的效果。
自适应噪声控制技术应用场景自适应噪声控制技术具有广泛的应用场景，以下为一些主要的应用场景：1.公共交通在人口稠密的城市或交通枢纽中，交通噪声是一个严重的问题。
例如，火车火车站、机场和高速公路等地区的噪声可能会对周边居民造成严重影响。
自适应噪声控制技术可以有效地减少这些噪声，从而改善附近居民的生活质量。
2.家庭电器许多家庭电器会产生噪声，例如空调、冰箱、洗衣机等。
尤其是在家庭娱乐场所，例如音响、电视机等方面，人们在享受视听盛宴的同时，也面临着着极高的噪声污染。
噪声控制技术的现状与发展趋势分析噪声是我们日常生活中无法避免的环境污染之一。
无论是交通噪声、工业噪声还是建筑噪声，都会对人们的健康和生活质量造成不良影响。
因此，噪声控制技术的研究和发展变得尤为重要。
本文将就噪声控制技术的现状和发展趋势进行分析。
首先，我们来看噪声控制技术的现状。
目前，噪声控制技术主要分为两大类：被动噪声控制和主动噪声控制。
被动噪声控制是通过隔离和吸收噪声源来减少噪声的传播和辐射。
常见的被动噪声控制技术包括隔音材料的使用、隔音门窗的安装以及声学隔离墙的建造等。
这些技术可以有效地减少噪声的传播，从而降低噪声对人们的影响。
另一方面，主动噪声控制技术则是通过发出与噪声相反的声波来进行干扰，从而抵消噪声。
主动噪声控制技术主要包括主动噪声消除和主动噪声控制两种形式。
主动噪声消除是通过在噪声源附近放置传感器和扬声器，实时监测噪声并发出与之相反的声波，以达到消除噪声的效果。
主动噪声控制则是通过对噪声进行实时监测和分析，调整噪声源的工作状态，以减少噪声的产生和传播。
这些技术在航空、汽车和家电等领域已经得到了广泛应用。
然而，尽管噪声控制技术在一定程度上取得了一些成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，噪声控制技术的应用范围还不够广泛。
目前，大多数噪声控制技术主要应用于工业和交通领域，而在家庭和办公环境中的应用还相对较少。
其次，噪声控制技术的成本较高，限制了其在大规模应用中的推广。
此外，噪声控制技术的效果也存在一定的局限性，特别是对于低频噪声的控制效果较差。
然而，随着科技的不断进步和创新，噪声控制技术也在不断发展和完善。
未来，我们可以期待以下几个方面的发展趋势。
首先，随着人们对环境噪声的关注度提高，噪声控制技术的研究和应用将变得更加重要。
其次，随着材料科学和声学技术的进步，新型的隔音材料和装置将会不断涌现，为噪声控制技术的发展提供更多可能。
此外，智能化和自适应技术的应用也将进一步提高噪声控制技术的效果和可靠性。
自适应噪声抵消anc方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：自适应噪声抵消（ANC）是一种广泛应用于消除环境中噪声干扰的技术。
随着科技的不断发展，ANC技术在各个领域得到了广泛应用，如消费电子产品、汽车音响系统、通讯设备等。
自适应噪声抵消技术通过对噪声信号进行分析和处理，实现将噪声信号与待抵消信号相抵消，从而达到降噪效果。
自适应噪声抵消技术的原理是通过一种叫做自适应滤波器的算法，根据环境中的噪声信号，实时调整滤波器的参数，以使得滤波器的输出信号与噪声信号相位相反，从而实现抵消效果。
在实际应用中，通常需要在输入端采集到噪声信号和待抵消信号，然后通过自适应算法实时计算出相应的权重系数，对待抵消信号进行处理，最终输出抵消后的信号。
自适应噪声抵消技术的优势在于其能够自动适应不同环境中的噪声，实现较好的降噪效果。
相比于传统的固定滤波器，自适应滤波器更具灵活性和实时性，能够适应不同噪声信号的变化，提供更好的抵消效果。
除了在消费电子产品中广泛应用外，自适应噪声抵消技术在其他领域也有着重要的应用。
在通讯设备中，自适应噪声抵消技术能够提升信号的质量和稳定性，提高通讯的可靠性；在汽车音响系统中，自适应噪声抵消技术可以减少汽车行驶时的噪声干扰，提升乘客的舒适度；在医疗设备中，自适应噪声抵消技术可以降低手术室中的噪声干扰，保障医疗操作的准确性和安全性。
自适应噪声抵消技术也存在一些局限性。
自适应滤波器的计算量较大，需要较高的计算资源和算法运算能力；自适应滤波器的参数调整需要时间，可能无法及时适应快速变化的噪声环境；自适应噪声抵消技术对噪声信号的分析也具有一定的局限性，无法完全适用于所有类型的噪声。
面对以上的挑战，研究人员正在不断改进和优化自适应噪声抵消技术，以提升其在实际应用中的性能和稳定性。
通过引入更先进的算法和技术，优化自适应滤波器的结构和参数，以及结合其他降噪方法，如主动噪声控制（ANC）和深度学习等，可以有效提高自适应噪声抵消技术的抵消效果和适用范围。
anc方案ANC方案简介ANC（Active Noise Control），即主动噪声控制，是一种通过引入与输入信号相反的噪声，来减小环境噪声的技术方法。
它是利用电子技术和信号处理技术来实现的，适用于消除噪声对人们正常生活和工作所造成的干扰。
ANC方案已在许多领域广泛应用，如音频设备、交通工具和工业环境等。
本文将介绍ANC方案的原理、应用以及未来的发展趋势。
原理ANC方案的原理基于以下几个步骤：1. 麦克风捕捉环境噪声信号。
2. 预处理环境噪声信号，对其进行滤波和放大处理。
3. 生成与环境噪声信号相反的反相信号。
4. 通过耳机或扬声器播放反相信号。
5. 反相信号与环境噪声信号相互抵消，达到降噪效果。
ANC方案基于信号的叠加原理，通过实时采集环境噪声并生成相反的反相信号，对环境噪声进行干扰抵消。
其核心技术是数字信号处理（DSP），通过对噪声信号的采集、滤波和编码解码等处理，使降噪效果更加精确和稳定。
应用ANC方案已经广泛应用于以下领域：1. 音频设备ANC技术在耳机和扬声器等音频设备中得到了广泛应用。
通过将降噪功能融入耳机和扬声器中，可以让用户在嘈杂的环境中享受更清晰、更优质的音频体验。
无论是在户外使用还是在办公室享受音乐，ANC技术都能有效减少环境噪声对音频的干扰，提升听觉感受。
2. 交通工具ANC技术在汽车、火车和飞机等交通工具中有着广泛的应用。
这些交通工具的引擎声、路面噪声以及风噪等都会对乘客的舒适度和健康产生不良影响。
通过将ANC技术应用于车辆或飞机的音响系统中，可以实现对车内或机舱内环境噪声的实时补偿和抵消，为乘客提供更加安静和舒适的旅行环境。
3. 工业环境在工业生产过程中，机器设备的运行噪声可能对工人的健康产生负面影响。
通过在生产线上安装ANC系统，可以实时监测环境噪声，并通过发出反相信号来减少噪声的影响。
这不仅可以提高工人的工作环境，还可以降低工伤风险，改善生产效率。
发展趋势ANC方案作为一种先进的降噪技术，未来有着广阔的发展前景。
前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。
我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。
另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。
自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。
自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。
线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。
其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。
我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。
通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。
1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。
科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI O N车内噪声主动控制技术现状及发展趋势钱燕（无锡职业技术学院江苏无锡214121）摘要：本文首先介绍了噪声主动控制技术在车内应用的发展历程，然后介绍我国开展车内噪声主动控制技术的一些研究，最后对车内噪声主动控制技术的未来作了展望。
关键词：主动控制车内噪声中图分类号：TB53文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2008)01(c )-0004-021引言低频噪声是车辆舱室内部噪声的主要成分。
传统噪声控制技术，多采用阻尼比较大的材料，利用隔声、隔振，甚至重新进行结构设计来控制噪声，对一些车身结构的振动及其辐射的低频噪声仍无法得到有效控制。
而噪声主动控制(A c t i ve Noi s e Co nt r o l ，简称ANC)技术在消声机制、控制机理及系统研究和应用等方面，弥补了噪声被动控制的诸多不足，特别是在控制管道低频噪声中获得了良好的降噪效果，因而倍受噪声控制界的关注和重视。
2车内噪声主动控制技术的发展历程车内(封闭空间)噪声的主动控制技术最早出现在上世纪80年代。
英国I SVR 的Ne l s o n 等人在封闭空间有源消声理论研究和技术方面做了大量工作，研究了有源消声系统次级声源阵列和监测传声器的最优布放问题，并开始在飞机舱室和轿车车内进行自适应有源降噪研究。
1983年，挪威的T.Be r ge 在柴油车驾驶室内采用有源消声，取得了在着火频率处降噪15.7dB 的效果。
1984年,美国通用汽车公司的J.Os w a l d 提出了第一个主动控制系统，用自适应有源降噪方法对柴油车驾驶室进行研究。
系统由分立元件构成，采用发动机转速信号分频方法产生多阶正弦波参考信号，经过控制器进行调幅、倒相处理，反馈给次级电声系统，产生抵消处噪声的反噪声。
声学部分采用单次级源、单监测传声器。
实验结果表明，对由发动机几个低阶谐量引起的室内低频噪声降噪效果明显，可使谐阶噪声仅高出本底噪声(5～7)dB 。
自适应噪声抵消器的发展与现状
1自适应滤波器简介
2自适应滤波器的发展与研究状况
1自适应滤波器简介
滤波器是电子设备的最基本的部件，人们对其己进行了广泛的研究。
Winner 奠定了关于最佳滤波器的基础。
维纳WImeIr根据最小均方误差准则求得了最佳线性滤波器的参数。
这种滤波器被称为维纳滤波器，它获得了极其广泛的应用。
在Winner研究的基础上，人们还根据最大输出信噪比准则等，获得了其他的最佳线性滤波器。
要实现维纳滤波，要求(1)输入过程是广义平稳的;(2)输入过程的统计特性是己知的。
根据其他最佳准则的滤波器亦有同样要求。
然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求。
这就促使人们研究自适应滤波器。
自适应滤波器是在输入过程的统计特性未知时，或输入过程的统计特性变化时，能够调整自己的参数，以满足某种最佳准则，即具有“学习”和“跟踪”能力，包括时域和空域滤波等。
自适应噪声抵消的最早的一些工作，是1957年到1960年间，Howesll 和APPlbe~以及他们的同事通用电气公司完成的。
他们使用取自一个辅助天线的参考输入和一个简单的两权的自适应滤波器，设计并制造了天线旁瓣对消系统。
在这些早期年代里，只有少数人对自适应系统感兴趣。
而多权自适应滤波器的研制则刚刚开始。
1959年，Widorw和Hoff在斯坦福大学证明了最小均方(LMS)自适应算法和模式识别方案，称之为Adatni(代表“自适应线性门逻辑元件”)。
就在当时，罗森布拉特在康奈尔宇航实验室建造了他的模拟人类视觉神经控制系统的电子设备。
在苏联，莫斯科自动学和遥控力学研究所的艾日曼及其同事们，也在制造一种自动梯度搜索机器。
英国，.D加布尔和他的助手们则在研制自适应滤波器。
在六十年代初期和中期，关于自适应系统的工作加强了。
文献中出现了数百篇关于自适应控制、自适应滤波和自适应信号处理的文章。
自适应滤波在数字通信中的重要商业应用是这一时期勒凯在贝尔实验室的工作形成的。
自适应
噪声对消系统，于1956年在斯坦福大学建成。
这个系统的目的在于
对消心电放大器和记录输出端的60赫兹干扰。
1975年，Widorw、Grtiffihts等人就自适应干扰对消原理和应用作了总结自此以后自适应噪声对消器的研究不断深入，理论方面它的算法和结构不断丰富。
1974年提出的卡尔曼滤波算法，1977年的最小二乘格形自适应算法，对自适应技术的发展起了重要的推动作用。
并行算法在自适应滤波领域有着巨大的应用潜力。
在实际应用中，自适应技术已广泛用于通信、语音信号处理、医学、雷达、声纳、遥感、控制等领域。
自适应噪声抵消器己成功应用于心电图干扰抵消，长途电话传输线上的回声抵消，语音信号处理中的语音增强等领域。
2自适应滤波器的发展与研究状况
自20世纪60年代处开始，在许多领域出现了对自适应滤波技术的开创性研究工作。
在这些工作的基础上，再加之大规模集成电路技术、计算机技术的飞速发展，自适应滤波技术在近四十多年来获得了极大的发展和广泛的应用，成为最活跃的研究领域之一。
在许多领域中，自适应技术的发展都是与自适应滤波理论及其算法研究不可分的。
1959年，widrow和H。
矛8]提出的最小均方(LMS)算法对自适应技术的发展起了极大的作用。
由于LMS算法简单和易于实现，它已被广泛应用。
对LMS算法的性能和改进算法已作了相当多的研究，并且至今仍然是一个重要的研究课题。
Widrow91l在假定输入信号和加权系数统计独立的前提下证明了平均权的收敛性，而这一假设在很多的时候不能成立。
有不少文献对此进行了研究1。
进一步的研究工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。
1996年Hassibi等[l]证明了LMs算法在H·准则下最佳，因而在理论上证明了LMS算法具有坚实性。
这是算法研究的一个重要发展。
当输入相关矩阵的特征值分散时，LMS算法的收敛性变差。
为了改善LMS算法的收敛性，文献中己提出了包括步长算法在内的很多改进算法。
在这些算法中，由等人[2-3]提出的归一化LMs算法得到了较广泛的应用。
LMs算法属于随机梯度算法类。
属于这一类的还有梯度格形l‘4〕和其他一些梯度算法。
但是LMS算法是最重要和应用最广泛的算法。
第二类重要算法是二乘(LS)算法。
LS算法早在1975年由高斯提出。
但是直接利用LS算法运算量大，.且每一新输入数据必须对所有数据处理一次，因而在自适应滤波中应用有限。
递推最小二乘(.UIS)算法通过递推方式寻找最佳解，复杂度比直接LS算法小，获得了广泛的应用。
许多学者推导了甩S，其中包括1950年Plaeketll’的工作。
1994年sayed和K抓lathl’建立了Kalmna滤波和甩s算法的对应关系。
这不但使人们对RLS算法有了进一步的理解，而且Kalmna的大量研究成果可对应于自适应滤波处理。
对自适应滤波技术起了重要的推动作用。
1953年Mewhirter提出了一种可用Kung[的systolie处理结构实现的s算法。
这一方法由Warrd等和Mcwhierrt20l]进一步发展为用于空域自适应滤波的QR分解Ls算法。
该算法不是针对输入数据的相关矩阵进行递推，而是直接针对输入数据相关矩阵进行递推，有很好的数据稳定性，而且可用Syostcli处理结构高效地实现，因而在空域处理中获得广泛应用。
采样矩阵求递(sMD算法是另一种重要的自适应算法。
SMI算法又称为直接矩阵求递(D瀚)算法。
1974年，Rede等[2l]人首先系统地讨论了sMI算法。
sMI算法可以实现很高的处理速度，因而在雷达等系统中获得了广泛应用。
KTetlibe~122]在其关于林肯实验室RsT雷达的文中叙述了基于直接对数据矩阵进行处理的SMI算法。
该算法同样也采用Systolci处理结构进行处理。
最小方差无失真响应(MVDR)算法属于另一类重要的自适应算法。
1969年，cpano在研究高分辨率测向的论文中讨论了在保证信号方向增益条件下，使自适应阵输出方差最小的准则，即最小方差无失真响应(MVDR)准则。
