[發(fā)明專利]一種基于EMFNL濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010111534.7
• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN113299260B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周恒瑞;郭新年;金德飛;李亞洲;陳萬;趙正敏;馬從國;唐中一
• 申請（專利權(quán)）人: 淮陰工學(xué)院
• 主分類號: G10K11/178
• 分類號: G10K11/178
• 代理公司: 淮安市科文知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所 32223
• 代理人: 謝觀素

1.一種基于帶線性部分偶鏡像傅里葉非線性(EMFNL,Even Mirror FourierNonlinear with Linear section)濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法，其特征在于，基于二階EMFNL濾波器非線性在線建模次級通道，同時(shí)使用EMFNL濾波器作為控制濾波器進(jìn)行有源噪聲控制，該方法具體步驟包括：

S1：采集噪聲源信號；

S2：對S1中噪聲源信號，構(gòu)建控制EMFNL濾波器抽頭，并簡化所述EMFNL濾波器抽頭；

S3：對S2中濾波器抽頭，構(gòu)建控制權(quán)系數(shù)w(n)并對其進(jìn)行初始化；

S4：對S3中權(quán)系數(shù)和S2中EMFNL濾波器進(jìn)行卷積，生成反噪聲y(n)；

S5：給出EMFNL濾波器對應(yīng)的權(quán)更新算法，自適應(yīng)更新控制權(quán)系數(shù)w(n)；

S6：在線辨識次級通道：

S6.1：產(chǎn)生高斯激勵(lì)白噪聲，并濾除高頻部分，將其加入次級通道；

S6.2：對S6.1中激勵(lì)白噪聲采用EMFNL擴(kuò)展，構(gòu)建辨識濾波器抽頭；

S6.3：定義次級通道辨識系數(shù)s'(n)，初始化為0，并采用自適應(yīng)算法辨識；

S6.4：實(shí)時(shí)計(jì)算次級通道估計(jì)s”(n)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EMFNL濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法，其特征在于，所述S2中簡化濾波器抽頭實(shí)現(xiàn)形式為：交叉抽頭部分對角結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，且僅保留部分主對角通道。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EMFNL濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法，其特征在于，所述S5中自適應(yīng)算法使用濾波X最小均方誤差算法，控制系數(shù)更新公式為：

w(n+1)＝w(n)+μ_ce(n)f_e'(n)

其中，μ_c是控制迭代步長，f_e'(n)＝f_e(n)*s”(n)是EMFNL擴(kuò)展信號經(jīng)次級通道估計(jì)s”(n)濾波后信號，誤差信號e(n)通過誤差傳聲器采集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EMFNL濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法，其特征在于，所述S6.3中自適應(yīng)算法使用最小均方誤差算法，控制系數(shù)更新公式為：

s'(n+1)＝s'(n)+μ_iε(n)f_es(n)

其中，μ_i為辨識步長，取值為P_vy為次級輸入信號能量，ε(n)為次級疊加殘余信號，表示為：

ε(n)＝e(n)-v'(n)

其中，v'(n)＝v(n)*s'(n)，e(n)為誤差信號，通過誤差傳聲器采集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EMFNL濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法，其特征在于，所述次級通道的傳遞函數(shù)表示為如下形式：

其中，R₁≤M、R₂≤M、R₃≤M和R₃≤M(M-1)/2分別為線性項(xiàng)、正弦、余弦項(xiàng)和交叉項(xiàng)的數(shù)量，l_i,k_i,p_i和q_i為時(shí)延參數(shù)，s'(n)＝[a_i^T,b_i^T,c_i^T,d_i^T]，其中a_i＝{a_i,i＝1,2,…,R₁}，b_i＝{b_i,i＝1,2,…,R₂}，c_i＝{c_i,i＝1,2,…,R₃}，d_i＝{d_i,i＝1,2,…,R₄}。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EMFNL濾波器在線建模次級通道的有源降噪方法，其特征在于，所述次級通道估計(jì)表示為：

其中，A_i～E_i為系數(shù)估計(jì)，l_i,k_i,p_i,q_i和r_i為時(shí)延參數(shù)，滿足如下：