Page 149 - 《应用声学》2020年第4期

第 39 卷 第 4 期 吴礼福等： 调节水床效应的双梯度有源噪声控制自适应算法 635

᳡Б᮳ 2.2 结果与讨论
Ѻጟ٪ܦູ ̡ࢺ݀ ҒᎶஊܸ٨
本文以降噪量评价降噪性能的好坏，降噪量为
ANC 系统关闭与打开两种情况下误差传感器信号
的功率谱密度之差。实验分别对 4 个不同入射方向
进行降噪性能测试，发现左右两只耳朵的性能几乎
B&K 一样，为了在一幅图中更加清晰简洁地看出每种算
pulse
Ҫဋஊܸ٨ 法的降噪量，取右耳 4 个不同入射方向初级噪声源
的降噪量的平均值进行对比。
ቸᝮవႃᑨ 本文选用 “FxLMS”、“Leaky”、“Rescaling”、
“DGD-FxLMS”4 种算法分别迭代得到 4 种控制器
后，对比 4 种算法的降噪量，后 3 种算法均为经典
“FxLMS” 的改进算法，可以限定控制器的幅度输
图 2 有源降噪耳机实验系统的器件连接
出。控制器 W(z) 都为 FIR 滤波器，4 种算法的参数
Fig. 2 The devices connection in the active noise
设定于表3中，“FxLMS”算法中µ = 0.003；“Leaky”
control headphone experiments
算法中 µ = 0.004，γ = 0.05，相当于泄漏因子为
实验在全消声室中进行，如图 3(a) 所示，初级 0.9998；“Rescaling” 算法中 µ = 0.004，C = 0.005；
声源分别位于人工头正前方、正左方、正右方和正 “DGD-FxLMS”算法中µ = 0.003，C = 0.001。
后方，距离人工头 0.3 m。系统的采样率为 16 kHz。
采用最小均方误差 (Least mean square LMS) 算法 表 3 4 种算法的参数设定
ˆ
ˆ
估计出次级路径 S(z)，此处 S(z) 为 256 阶有限长脉 Table 3 Parameter settings of the four al-
冲响应(Finite impulse response, FIR)滤波器。 gorithms
算法 FxLMS Leaky Rescaling DGD-FxLMS
Ғ
µ = 0.003 µ = 0.004 µ = 0.004 µ = 0.003
参数
γ = 0.05 C = 0.005 C = 0.001
ࢻ Կ
̡ࢺ݀ 4种算法的降噪量如图4所示，可以看出“Leaky”
算 法 和 “Rescaling” 算 法 的 有 效 降 噪 频 段 分 别
在 660 Hz 和 740 Hz 以下，而 “FxLMS” 和 “DGD-
Ց
FxLMS” 算法在 1000 Hz 还有降噪。“FxLMS” 算
(a) Ѻጟܦູ
法在 235 Hz 附近可以获得 21 dB 的最大降噪量，
同时它在 2000 ∼ 4000 Hz 频段内的噪声放大也是
最大的，其噪声放大在 2 ∼ 7 dB；“Leaky” 算法在
250 Hz 附近获得 8 dB 的最大降噪量，其噪声放

大量是最小的，都低于 2 dB 且均匀分布在 1000 ∼
5000 Hz范围内，但“Leaky”算法的有效降噪频段是
最窄的；“Rescaling” 算法在 235 Hz 附近获得 15 dB
的最大降噪量， 尽管 “Rescaling” 算法在 430 Hz
以下频段的降噪量大于 “DGD-FxLMS” 算法，其
(b) ๗ܦࠉ˗ᄊࠄᰎڤఀ 在 1000 ∼ 2200 Hz 频段的噪声放大量大于 “DGD-
FxLMS”算法，并且“Rescaling” 算法有效降噪频段
图 3 初级声源的 4 个位置及消声室中的实验场景
比“DGD-FxLMS”算法窄。“DGD-FxLMS”算法在
Fig. 3 Diagrammatic view of the 4 different inci-
dent directions of the primary noise and the ex- 300 Hz附近获得9.5 dB 的最大降噪量，其有效降噪
perimental configuration in the anechoic chamber 频段几乎和“FxLMS”算法的有效降噪频段重合。