[发明专利]一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统及其方法

权利要求书

1.一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：包括参考麦克风、控制器、作动器和误差麦克风；

所述参考麦克风和误差麦克风分别安装在临近声源处和控制点处，分别采集待控制的参考信号与反馈信号，并将采集的信号转换为电信号输入至所述控制器的输入端；

所述控制器对参考信号和反馈信号进行处理后生成与待控制噪声信号振幅相同且相位相反的控制信号，将控制信号输入至所述作动器的输入端；

所述作动器将控制信号转化为控制声波，在控制点处与待控制噪声叠加，进行噪声消除。

2.根据权利要求1所述的一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：所述控制器包括FFT电路、离群点检测电路、先验数据集、k-NN回归器电路、LMS滤波器电路和驱动电路；

所述FFT电路对参考信号进行快速傅里叶变换，并将计算得到的频谱输入离群点检测电路；

所述离群点检测电路通过dbscan算法提取频谱中的离群点作为线谱的频率输入k-NN回归器电路；

所述频率输入k-NN回归器电路搜索先验数据集中与该频率相邻的样本点做加权平均得到LMS算法的迭代初值；

所述LMS滤波器电路根据误差信号和参考信号对LMS模块抽头权值矢量进行重新迭代，计算出控制信号；

所述驱动电路将控制信号输出给作动器。

3.根据权利要求2所述的一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：所述控制器为集成电路芯片。

4.如权利要求1至3任一项所述一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统的控制方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、取采样率为Fs，分别对频率f_i＝1，2，……，f_max建立单频信号

步骤2、取自适应滤波算法的迭代步长为μ，FIR滤波器长度为l，利用LMS算法分别迭代求各f_i对应的抽头权值矢量ω_i至收敛，建立先验数据集W＝(ω₁，ω₂，…，ω_max)^T；

步骤3、将待控制噪声x(t)加高斯窗传递到FFT电路输入端，通过快速傅里叶变换求得其该时刻的频谱F(t)，将求得的频谱F(t)传递到离群点检测电路输入端；

步骤4、离群点检测电路对频谱进行聚类分析并提取其中的n个离群点o₁，o₂，…，o_n，其中，o_j表示组成带控制噪声的不同频率的线谱信号，以f_j表示该信号频率，j＝1,2,…,n；

步骤5、将f_j输入k-NN回归器电路的输入端，在先验数据集中搜索与该点相邻的两个样本点W(f_k)，W(f_k+1)使f_k＜f_j＜f_k+1，并根据其与f_j的距离做加权平均得到估计滤波器：

ω_j＝(f_n-f_k)ω_k+(f_k+1-f_n)ω_k+1

根据频率合成法，将抽头权值矢量ω_predict表示为：

步骤6、将抽头权值矢量ω_predict作为迭代初值输入LMS滤波器电路，取输入信号矢量为：

X(t)＝[x(t)，x(t-1)，…，x(t-l+1)]

则LMS滤波器电路的输出信号为：

步骤7、LMS滤波器电路的输出信号经过驱动电路由作动器输出为控制声波，在控制点处与噪声叠加，通过误差麦克风采得误差信号e(t)；输入LMS滤波器电路对抽头权值矢量ω进行迭代，迭代公式为：

ω′＝ω+2μe(t)x(t)

其中ω′为迭代后的新抽头权值矢量。