摘要：为降低矿井噪声污染,提出了一个基于改进FXLMS算法的矿用多波主动噪声控制方案。针对矿井巷道较长,噪声源、次级声源间距离较远的特点,多波设计方案可以有效解决单波麦克风失匹配等带来的误差,改进FXLMS算法的矿用多波主动噪声控制方案使修正的误差信号趋于零,该设计方案能提高自适应滤波器的次级声路径权系数更新变化速度,减小权系数的变化对系统的影响,提高系统的收敛速度。采用Matlab对设计方案进行模拟仿真,仿真结果表明:设计方案的输入和扬声器输出基本上是频率、振幅相等,相位相反的信号,提出的设计方案将能有效地消除矿井三维空间内的噪声。

摘要：针对强噪手术器械在相关手术过程中可能带来的噪声问题,本文探讨了利用主动噪声控制(ANC)技术进行噪声消除和控制的可能性和可行方案。通过简化的声学理论分析建立了一种基于直接声场干涉的ANC效果工程估计模型(EEM),通过该模型分析可以提供对设计方案的ANC效果的直观和定量分析;并且在模型分析基础上提出了一种针对操作者头部附近局部空间控制的ANC方案;最后通过一个实际声场测量实验验证了提出方案的有效性。

摘要：本文基于实时数字信号处理系统理论 ,讨论主动噪声控制系统的电子设计方法。通过对控制时序的分析 ,设计了一实时多通道自适应控制系统 ,该系统以PC为主控机 ,以DSPTMS3 2 0 -C3 0为从处理机 ,具有多路传感器同时输入和扬声器同时输出通道。该系统被应用于国产某型螺桨飞机的舱内噪声控制 。

摘要：研究了滤波算法中次级通路测量及建模误差对系统稳定性的影响,提出一种改进的滤波递归最小二乘算法。该算法采用随机游动模型为控制器状态方程提供先验信息,用以提高系统的鲁棒性。为了分析算法性能,利用Abelian积分和Price’s定理,得到算法在高斯输入条件下的均值差分方程,并由此得到算法均值收敛条件,为算法设计提供理论指导。数值模拟发现,基于状态方程的FxRLS(S-FxRLS)算法收敛速度比传统滤波最小均方算法提高了约60%;稳定性方面,当采用正则化技术的鲁棒方法开始发散时,改进算法仍可收敛。最后实验测量证明,提出算法的单频降噪量可达30 dB。

摘要：对窗式空调器噪声产生的机理进行了分析，并针对其噪声产生的根源，通过不同的方 法对其进行自适应的有源消声设计，找到了具有良好应用前景的噪声主动控制方法。

摘要：研究了多通道分布式主动噪声控制(Distributed Active Noise Control,ANC)系统的空间平滑问题.传统的分布式ANC算法通过本地控制器之间的通信,可以大大提高系统稳定性.但由于每组控制器和误差麦克风分布位置不同,引入的估计偏差影响系统整体降噪性能.因此,旨在开发一种新型扩散滤波最小均方算法(Diffusion Filtered-x Least Mean Squares,Diff-FxLMS),该算法平衡了空间平滑度和信息交换强度之间的矛盾,从而减少估计偏差.通过对Diff-FxLMS算法性能进行的理论分析,揭示了扩散控制机制,为ANC算法设计提供了理论依据,并在此基础上发展出一种新型的可变平滑度的Diff-FxLMS(Varible Spatial Regularized Diff-FxLMS,VSR-Diff-FxLMS)算法.仿真结果验证了新算法的性能及理论分析的可靠性.

摘要：针对主动噪声控制技术在改善机动车辆舱室内噪声状况的应用中存在的技术难点，如消除声反馈过程、准确获得参考信号和声学路径的估计等，进行了分析、研究，并在此基础上给出了一种机动车辆舱室内的主动噪声控制系统设计方案。

摘要：对主动噪声控制系统的前馈型、反馈型和混合型3种控制方式进行了比较,利用Simulink设计了实现FxLMS算法的模块,并进行仿真。结果表明,前馈型控制方式可降低与参考信号相关的噪声;反馈型控制方式可降低可预测的噪声;而混合型控制方式可同时降低这2种噪声。

摘要：针对空调主动噪声控制(ANC)系统中采用固定步长的次级通道建模滤波器对环境适应性较弱且降噪性能差的问题,提出一种基于次级通道建模滤波器变步长以及次级通道在线和离线建模相互转换的反馈型主动噪声控制算法。该算法通过次级通道建模滤波器变步长算法取得合适的步长因子以适应环境及次级通道的变化,并在次级通道建模过程中对辅助白噪声进行监视控制,实现次级通道在线建模与离线建模的相互转换。仿真结果表明:针对空调噪声中的窄带信号,所提出改进算法对比已有算法能获得较快的建模收敛速度和较高的建模精度,且可以获得较高的降噪量。

摘要：为达到改善某款SUV匀速工况下车内声品质的目的,以驾驶员右耳旁的稳态噪声为研究对象,建立GA-BP声品质预测模型,对声品质客观参量和主观烦恼度进行一元线性回归,选取与主观烦恼度显著相关的响度和粗糙度作为控制目标,利用Zwicker计算模型对响度进行分析,利用小波变换对粗糙度进行分析,根据分析结果确定最优控制频带,并设计基于FELMS算法的主动噪声控制系统对样本噪声进行主动控制。仿真结果表明,控制后噪声的响度、粗糙度分别降低了33.5%、23.1%,烦恼度等级下降了2.76个等级,车内声品质得到大幅改善。