[发明专利]一种基于FXLMS的优化主动降噪方法

摘要

本发明涉及一种基于FXLMS的优化主动降噪方法，实现如下：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；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。本发明能够快速达到收敛，并能达到较好的降噪效果，适应噪声可能存在突然的变化，鲁棒性强，达到降噪运算速度满足实时要求。本发明提出对FXLMS的改进，实现收敛速度、鲁棒性以及最终降噪效果的优化。

主权项

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。