[发明专利]一种基于FXLMS的优化主动降噪方法

权利要求书

1.一种基于FXLMS的优化主动降噪方法，其特征在于:

第一阶段，产生白噪声，通过扬声器输出并通过拾音器采集，然后利用最小均方准则进行多次迭代得到次级通道系数；其中，迭代次数取10000～50000；

第二阶段，通过拾音器采集外界噪声信号，利用第一阶段得到的次级通道系数进行补偿，根据优化的FXLMS算法计算反噪声并通过扬声器发出抵消外界噪声，进行多次迭代使噪声基本消除达到降噪效果；

其中，补偿公式为：

式中，Cw_i(n)为前面训练出的模拟次级通道的滤波器Cw在n时刻的第i个系数；x(n)为采集的外界噪声；n表示当前第n时刻；i表示序号；M为Cw的阶数；x'(n)为所述补偿公式计算得到的补偿后输入信号；

所述第二阶段的迭代消除降噪包括以下步骤：

利用采集的误差信号和补偿后外界噪声计算当前自适应滤波器W更新变化量，并计算总更新变化量和迭代步数；其中，更新变化量的计算公式为：

式中，e(n)为采集得到的误差噪声；grad_k_i(n)为n时刻，第i个系数的当前迭代下的自更新量；N为自适应滤波器W的阶数；

如果迭代步数等于定值，计算总更新变化量的平均值并进行约束，利用该平均值对自适应滤波器系数进行更新，并将迭代步数置零，进行下一次迭代；

否则，不更新自适应滤波器，重新通过拾音器采集外界噪声信号，利用第一阶段得到的次级通道系数进行补偿，以进行下一次迭代循环；

其中，所述平均值的约束方式为：

式中，grad_ave_i(n)为总更新变量值的平均值；A为设定的约束值常数。

2.根据权利要求1所述的基于FXLMS的优化主动降噪方法，其特征在于：所述第一阶段具体实现如下：

(11)：产生白噪声并通过扬声器输出；

(12)：通过拾音装置采集扬声器输出声音信号；

(13)：利用产生的白噪声信号通过自适应滤波器，计算自适应滤波器的输出信号；

(14)：将步骤(12)中的声音信号与步骤(13)中的输出信号进行叠加计算误差信号；

(15)：利用步骤(12)中的声音信号和步骤(14)中的误差信号，根据最小均方准则对自适应滤波器进行更新；

(16)：回到步骤(11)，进行下一次迭代直到迭代次数为T，对次级通道的辨识完成，此时的自适应滤波器系数即为次级通道系数的近似。

3.根据权利要求1所述的基于FXLMS的优化主动降噪方法，其特征在于：所述第二阶段具体实现如下：

(21)：通过拾音装置采集外界噪声；

(22)：利用外界噪声计算反噪声，通过扬声器发出并与外界噪声相抵消；

(23)：通过拾音装置采集由步骤(22)中反噪声抵消后得到的误差信号；

(24)：利用步骤(21)得到的外界噪声信号，以及第一阶段中得到的次级通道系数计算外界噪声经过补偿后的值；

(25)：利用误差信号和补偿后外界噪声计算当前自适应滤波器更新变化量，然后计算总更新变化量，并将迭代步数加一；

(26)：如果迭代步数等于定值，进入步骤(27)并更新自适应滤波器系数；否则不更新自适应滤波器，回到步骤(21)，进行下一次迭代循环；

(27)：计算总更新变化量的平均值并进行约束，利用该值对自适应滤波器系数进行更新，并将迭代步数置零，进行下一次迭代，直至使噪声基本消除达到降噪效。