基于最大熵的有源噪聲控制方法【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于最大熵的有源噪聲控制方法，其步驟主要是：A、噪聲輸入向量的生成，將當(dāng)前時刻n和前L?1個時刻的L個初級噪聲值u(n),u(n?1)...,u(n?L+1)，構(gòu)成濾波器當(dāng)前時刻n的噪聲輸入向量；B、權(quán)向量的生成，濾波器生成當(dāng)前時刻n和前L?1個時刻的權(quán)系數(shù)w(n),w(n?1)…w(n?L+1)；C、濾波器根據(jù)當(dāng)前時刻n的權(quán)系數(shù)向量對當(dāng)前時刻n的噪聲輸入向量U(n)進行濾波得到當(dāng)前時刻輸出到揚聲器的輸出值D、誤差信號最大熵的獲得；E、核寬度更新；F、權(quán)向量更新；G、令n＝n+1,重復(fù)上述步驟,直至迭代結(jié)束。本發(fā)明方法的收斂速度快，對各種沖擊噪聲控制消除能力強，殘差小?！緦＠f明】基于最大熵的有源噪聲控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
[0001]本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)有源噪聲控制方法?！?br>背景技術(shù)：
】[0002]隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，噪聲問題越來越嚴重。引擎，壓縮機等自動化設(shè)備會產(chǎn)生噪聲，電子設(shè)備也會產(chǎn)生噪聲。這些噪聲既可能對通信或自動控制系統(tǒng)造成干擾，也會引起損害人的健康。對噪聲的抑制或控制，目前有被動噪聲控制和有源(主動)噪聲控制兩種方法。傳統(tǒng)的被動噪聲控制方法有隔離，增添障礙物，消聲器等方法。這些方法造價昂貴，并且對于低頻噪聲往往沒有效果。相比之下，主動噪聲控制(Activenoisecontrol，ANC)系統(tǒng)，由于其較低的成本，且有效的去噪能力(尤其是低頻噪聲），近年來得到了廣泛的關(guān)注。[0003]有源噪聲控制系統(tǒng)消除噪聲的主要原理是由控制器產(chǎn)生一個與原始噪聲幅度、頻率相同，但相位相反的噪聲，從而達到消除噪聲的目的。在一個主動噪聲控制系統(tǒng)中，主麥克風(fēng)用于拾取噪聲源的原始噪聲(初級噪聲），控制器通常是一個自適應(yīng)濾波器，自適應(yīng)濾波器對噪聲信號濾波后通過揚聲器輸出一個反向噪聲(次級噪聲）；誤差麥克風(fēng)用于拾取噪聲消除點的殘差信號(初級噪聲與次級噪聲抵消后的誤差信號），該殘差信號用于主動噪聲控制器的修正。從噪聲源到噪聲消除點的路徑稱為主級通路，噪聲源經(jīng)控制器到揚聲器的路徑稱為次級通路。[0004]自適應(yīng)有源噪聲控制方法中，濾波-X最小均方(FxLMS)算法以其良好的魯棒性和簡單的結(jié)構(gòu)得到了最為廣泛的應(yīng)用。然而，當(dāng)初級噪聲為α穩(wěn)定分布的沖擊噪聲時，F(xiàn)xLMS算法會產(chǎn)生不收斂的情況。為了避免這一缺陷，一些改進方法被相繼提出，較成熟的方法有以下兩種：[0005](1)濾波P范數(shù)(FxLMP)方法[0006]文南犬1"LeahyR,ZhouZ,HsuYC.Adaptivefilteringofstableprocessesforactiveattenuationofimpulsivenoise·in:Proceedingsofthe1995InternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,vol.5；1995.p.2983-2986.)該方法是將p范數(shù)LMP算法引入有源噪聲控制系統(tǒng)中，提高算法在沖擊噪聲下的穩(wěn)定性，一定程度上提高了算法收斂速度。但是該方法某些強沖擊噪聲下仍然不夠穩(wěn)定。[0007](2)魯棒FxLMS(RFxLMS)方法[0008]文獻2"GeorgeNV，PandaG.Arobustfiltered-sLMSalgorithmfornonlinearactivenoisecontrol.Appl.Acoust·2012;73(8):836-41·"。該文獻提出了一種魯棒的FxLMS消除方法。提高了算法在大部分情況下的穩(wěn)定性，但是該算法具有較大的殘差?！?br/>發(fā)明內(nèi)容】[0009]本發(fā)明的發(fā)明目的就是提供一種基于最大熵的有源噪聲控制方法，該方法對沖擊噪聲的消除效果好，收斂速度快，殘留誤差小。[0010]本發(fā)明實現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術(shù)方案是，一種基于最大熵的有源噪聲控制方法，其步驟如下：[0011]A、噪聲輸入向量的生成[0012]主麥克風(fēng)拾取出噪聲源當(dāng)前時刻η產(chǎn)生的初級噪聲值u(n);將當(dāng)前時刻η和前L-1個時刻的L個初級噪聲值u(n)，u(n-l)...，u(n-L+l)，構(gòu)成濾波器當(dāng)前時刻η的噪聲輸入向量U(n)，U(n)=[u(n)，u(n-l)...，u(n-L+l)]T;其中L=128,是濾波器的抽頭數(shù)，上標(biāo)Τ代表轉(zhuǎn)置；[0013]B、權(quán)向量的生成，濾波器生成當(dāng)前時刻η和前L-1個時刻的權(quán)系數(shù)w(n)，w(n-l)...w(n-L+l)，并將這L個權(quán)系數(shù)構(gòu)成當(dāng)前時刻η的權(quán)系數(shù)向量1(11)，1(11)=[￥(11)，'\￥(11-1)，···，w(n-L+l)];當(dāng)前時刻η〈129時，W(n)=0;[0014]C、濾波器根據(jù)當(dāng)前時刻η的權(quán)系數(shù)向量W(n)對當(dāng)前時刻η的噪聲輸入向量U(n)進行濾波得到當(dāng)前時刻輸出到揚聲器的輸出值<?'(?)，^()=〃*[W7(/?)U(/;)]，其中符號*代表卷積運算，s表示噪聲源經(jīng)濾波器到揚聲器的次級通路的脈沖響應(yīng)；[0015]D、誤差信號最大熵的獲得[0016]誤差麥克風(fēng)拾取出噪聲消除點在當(dāng)前時刻η的聲音信號，即當(dāng)前時刻η的殘差信號e(n);濾波器據(jù)以算出當(dāng)前時刻η的殘差信號e(n)的最大熵！Kn)，!Kn)=eXp{-e2(n)/2〇2(η)};其中，exp表示指數(shù)運算，σ(η)為當(dāng)前時刻η的高斯核函數(shù)的核寬度值;當(dāng)前時刻n〈129時，σ(η)=0〇[0017]Ε、核寬度更新[0018]計算殘齒言號e(n)的下一0寸亥賭歸預(yù)須唆化量e'(η+1)，作+?口e,(?.)-卜-響-疋+其中1為預(yù)測窗口長度，其取值為2~5;當(dāng)前時刻n〈129時，^(η)=0;[0019]下一時刻(η+1)高斯核函數(shù)的核寬度值〇(11+1)由以下遞歸公式得到：[0020]12345678F、權(quán)向量更新2濾波器生成當(dāng)前時刻η的增益向量Φ(η)，3[0023]4式中，λ表示遺忘因子，其取值范圍為0.9~1之間；F(n)為當(dāng)前時刻η的遞歸矩陣，其大小為LXL，當(dāng)前時刻η〈129時，F(xiàn)(n)=0;下一時刻η+1的遞歸矩陣F(n+1)，由公式F(n+1)=λ-i+Fl^rO-A-ifE)(n)(s*U(n))TF(n)得到；5濾波器算出下一時刻(n+1)的權(quán)向量W(n+1)，W(n+l)=W(n)+C>(n)e(n)6G、迭代7令n=n+l，重復(fù)A、B、C、D、E、F的步驟，直至噪聲控制結(jié)束。8與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：[0029]-、本發(fā)明通過對殘差信號進行最大熵遞歸運算，而熵函數(shù)由泰勒展開可以分解為無窮階矩。因此，本發(fā)明對噪聲信號有著相較于二階矩有著更好的信息采集、追蹤能力；尤其對含有各種高階信號的沖擊噪聲有著非常穩(wěn)定的去噪性能，且收斂速度快。[0030]二、本發(fā)明基于對殘差信號的變化趨勢進行遞歸預(yù)測，進而自適應(yīng)地更新高斯核寬度，避免了固定的高斯核寬度的選擇困難導(dǎo)致性能退化的缺陷，易于實現(xiàn)。[0031]下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行進一步的詳細說明?！靖綀D說明】[0032]圖la為本發(fā)明仿真實驗采用的a=1.2的α穩(wěn)定分布的沖擊噪聲(初級噪聲）。[0033]圖lb為本發(fā)明仿真實驗采用的α=1.6的α穩(wěn)定分布的沖擊噪聲(初級噪聲）。[0034]圖lc為本發(fā)明仿真實驗采用的α=1.8的α穩(wěn)定分布的沖擊噪聲(初級噪聲）。[0035]圖2a為圖la的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法的仿真實驗處理后的平均噪聲殘留圖。[0036]圖2b為圖lb的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法的仿真實驗處理后的平均噪聲殘留圖。[0037]圖2c為圖lc的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法的仿真實驗處理后的平均噪聲殘留圖。[0038]圖3a是圖la的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法的仿真實驗處理后的殘留噪聲頻譜密度圖。[0039]圖3b是圖1b的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法的仿真實驗處理后的殘留噪聲頻譜密度圖。[0040]圖3c是圖lc的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法的仿真實驗處理后的殘留噪聲頻譜密度圖?！揪唧w實施方式】[0041]實施例[0042]本發(fā)明的一種【具體實施方式】是，一種基于最大熵的有源噪聲控制方法，其步驟如下：[0043]A、噪聲輸入向量的生成[0044]主麥克風(fēng)拾取出噪聲源當(dāng)前時刻η產(chǎn)生的初級噪聲值u(n);將當(dāng)前時刻η和前L-1個時刻的L個初級噪聲值u(n)，u(n-l)...，u(n-L+l)，構(gòu)成濾波器當(dāng)前時刻η的噪聲輸入向量U(n)，U(n)=[u(n)，u(n-l)...，u(n-L+l)]T;其中L=128,是濾波器的抽頭數(shù)，上標(biāo)Τ代表轉(zhuǎn)置；[0045]B、權(quán)向量的生成，濾波器生成當(dāng)前時刻η和前L-1個時刻的權(quán)系數(shù)w(n)，w(n-l)...w(n-L+l)，并將這L個權(quán)系數(shù)構(gòu)成當(dāng)前時刻η的權(quán)系數(shù)向量1(11)，1(11)=[￥(11)，'\￥(11-1)，···，w(n-L+l)];當(dāng)前時刻η〈129時，W(n)=0;[0046]C、濾波器根據(jù)當(dāng)前時刻η的權(quán)系數(shù)向量W(n)對當(dāng)前時刻η的噪聲輸入向量U(n)進行濾波得到當(dāng)前時刻輸出到揚聲器的輸出值心《)，七/?)=.^[\￥/(/7)11(/7)].其中符號*代表卷積運算，s表示噪聲源經(jīng)濾波器到揚聲器的次級通路的脈沖響應(yīng)；[0047]D、誤差信號最大熵的獲得[0048]誤差麥克風(fēng)拾取出噪聲消除點在當(dāng)前時刻η的聲音信號，即當(dāng)前時刻η的殘差信號e(n);濾波器據(jù)以算出當(dāng)前時刻η的殘差信號e(n)的最大熵！Kn)，!Kn)=eXp{-e2(n)/2〇2(η)};其中，exp表示指數(shù)運算，σ(η)為當(dāng)前時刻η的高斯核函數(shù)的核寬度值;當(dāng)前時刻n〈129時，σ(η)=0〇[0049]Ε、核寬度更新[0050]計算殘差信號e(η)的下一時刻遞歸預(yù)測變化量e'(n+1)，e.'(《+η=八"1++W")-·-.1+D],其中Nw為預(yù)測窗口長度，其取值為2~5;當(dāng)前時刻η〈129時，^(η)=0;[0051]下一時刻(η+1)高斯核函數(shù)的核寬度值〇(11+1)由以下遞歸公式得到：[0052]紇'[0053]F、權(quán)向量更新[0054]濾波器生成當(dāng)前時刻η的增益向量Φ(η)，[0055][0056]式中，λ表示遺忘因子，其取值范圍為0.9~1之間；F(n)為當(dāng)前時刻η的遞歸矩陣，其大小為LXL，當(dāng)前時刻η〈129時，F(xiàn)(n)=0;下一時刻η+1的遞歸矩陣F(n+1)，由公式F(n+1)=λ-i+Fl^rO-X-ifE)(n)(s*U(n))TF(n)得到；[0057]濾波器算出下一時刻(n+1)的權(quán)向量W(n+1)，W(n+l)=W(n)+C>(n)e(n)[0058]G、迭代[0059]令n=n+l，重復(fù)A、B、C、D、E、F的步驟，直至噪聲控制結(jié)束。[0060]仿真實驗：[0061]為了驗證本發(fā)明的有效性，進行了仿真實驗，并與文獻1-2的方法進行了對比。[0062]仿真實驗的主級通路和次級通路均采用高階FIR濾波器建模。有源噪聲控制器的階數(shù)L設(shè)定為128階。初級噪聲分別為三個α穩(wěn)定分布(α=1.2,1.6,1.8)的沖擊噪聲，見圖la、圖lb、圖lc。由圖可知，α取值越大噪聲越弱。[0063]圖2a、圖2b、圖2c分別是圖la、圖lb、圖1c的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法仿真實驗處理后的平均噪聲殘留(濾波后的殘差信號與未經(jīng)濾波的初級噪聲傳輸?shù)较c的信號之比）圖。由2a、圖2b、圖2c可知，本發(fā)明的收斂速度快，平均噪聲殘留遠低于文獻1、2的方法。[0064]圖3a、圖3b、圖3c分別是圖la、圖lb、圖1c的初級噪聲通過文獻1、2和本發(fā)明方法仿真實驗處理后的殘差信號的頻譜圖。由圖3a、圖3b、圖3c可知，本發(fā)明比文獻1、2的方法收斂速度更快，殘差功率更小?！局鳈?quán)項】1.一種基于最大賭的有源噪聲控制方法，其步驟如下：A、噪聲輸入向量的生成主麥克風(fēng)拾取出噪聲源當(dāng)前時刻η產(chǎn)生的初級噪聲值u(n);將當(dāng)前時刻η和前個時刻的L個初級噪聲值u(n),u(n-l)...,u(n-L+l)，構(gòu)成濾波器當(dāng)前時刻η的噪聲輸入向量U(11)，1](11)=[11(11)，11(11-1)...，11(11-1>1)^;其中1^=128，是濾波器的抽頭數(shù)，上標(biāo)1'代表轉(zhuǎn)置；Β、權(quán)向量的生成，濾波器生成當(dāng)前時亥Ijn和前L-1個時刻的權(quán)系數(shù)w(n)，w(n-l)…w(n-L+1)，并將運L個權(quán)系數(shù)構(gòu)成當(dāng)前時刻η的權(quán)系數(shù)向量W(n)，W(n)=[w(n)，w(n-l)，...，w(n-L+1)];當(dāng)前時刻n<12卵寸，W(n)=0;C、濾波器根據(jù)當(dāng)前時刻η的權(quán)系數(shù)向量W(n)對當(dāng)前時刻η的噪聲輸入向量U(n)進行濾波得到當(dāng)前時刻輸出到揚聲器的輸出值，??(/?)=Λ·*[W''(")U(/?)]，其中符號*代表卷積運算，S表示噪聲源經(jīng)濾波器到揚聲器的次級通路的脈沖響應(yīng)；D、誤差信號最大賭的獲得誤差麥克風(fēng)拾取出噪聲消除點在當(dāng)前時刻η的聲音信號，即當(dāng)前時刻η的殘差信號e(η);濾波器據(jù)W算出當(dāng)前時刻η的殘差信號e(n)的最大賭Φ(η)，Φ(η)=exp{-e2(n)/2〇2(η)};其中，exp表示指數(shù)運算，σ(η)為當(dāng)前時刻η的高斯核函數(shù)的核寬度值；當(dāng)前時刻n<129時，。(η)=0。Ε、核寬度更新計算殘差信號e(n)的下一時刻遞歸預(yù)測變化量e/(n+l)，其中Nw為預(yù)測窗口長度，其取值為2~5;當(dāng)前時刻n<129時，e'(n)=0;下一時刻(n+1)高斯核函數(shù)的核寬度值σ(η+1)由W下遞歸公式得到：F、權(quán)向量更新濾波器生成當(dāng)前時刻η的增益向量Φ(η)，式中，λ表示遺忘因子，其取值范圍為0.9~1之間；F(n)為當(dāng)前時刻η的遞歸矩陣，其大小為LXL，當(dāng)前時刻η<129時，F(xiàn)(n)=0;下一時刻η+1的遞歸矩陣F(n+1)，由公式Ρ(η+1)=λ^ι+Ρ(η)-λ-?φ(η)(s*U(n))Τρ(η)得到；濾波器算出下一時刻(η+1)的權(quán)向量W(n+1)，W(n+l)=W(n)+〇(n)e(n)G、迭代令n=n+l，重復(fù)A、B、C、D、E、F的步驟，直至噪聲控制結(jié)束?！疚臋n編號】G10K11/178GK105976806SQ201610264153【公開日】2016年9月28日【申請日】2016年4月26日【發(fā)明人】趙海全,蘆璐【申請人】西南交通大學(xué)