В этом примере показано, как использовать алгоритм Filtered-X LMS в адаптивном управлении шумом (ANC).
В модели Simulink сигнал источников шума содержит суперпозицию белого шума и синусоидальных волн. Модель использует адаптивный фильтр для уменьшения шума с использованием алгоритма Filtered-X LMS. При выполнении моделирования можно визуализировать как шум, так и результирующий сигнал с уменьшенным шумом. Со временем алгоритм адаптивного фильтра Filtered-X LMS в модели отфильтровывает шум путем минимизации мощности сигнала ошибки посредством итеративного обновления весов фильтра.
Типичный адаптивный алгоритм LMS итеративно регулирует коэффициенты фильтра для минимизации мощности e (n). То есть вы измеряете d (n) и y (n) отдельно и затем вычисляете e (n) = d (n) - y (n).
Однако в реальных приложениях адаптивного управления шумом e (n) является суммой первичного шума d (n) и вторичного шума ys (n). Первичным шумом является оценка; мы не можем измерить это напрямую. Вторичный шум является результатом фазовых сдвигов или задержек сигнала из-за вторичного тракта. В адаптивном управлении шумом (ANC) необходимо учитывать вторичный путь. Вторичный тракт - это тракт от выхода адаптивного фильтра к сигналу ошибки. Алгоритм Filtered-X LMS может быть использован для создания адаптивных адаптивных фильтров управления шумом, поскольку традиционные алгоритмы наименьших средних квадратов (LMS) не могут компенсировать эти эффекты вторичного тракта.
Определения сигналов и систем LMS Filtered-X:
x (n) - Синтезированный вход
y (n) - Соответствующий выход
d (n) - Вход первичного шума
S (z) - Импульсная характеристика вторичного тракта
ys (n) - выход вторичного тракта
e (n) - Сигнал ошибки от d (n) и ys (n)
S ^ (z) - Оценка S (z)
fx (n) - отфильтрованный выход оценки S ^ (z)
Алгоритм Filtered-X LMS выполняет следующие операции:
Вычислите выходной сигнал y (n).
Вычислите fx (n) путем фильтрации x (n) с помощью оценки S ^ (z).
Обновите коэффициенты фильтра, используя уравнение LMS.
Таким образом, входные сигналы адаптивного фильтра Filtered-X являются x (n) и e (n). Входной сигнал x (n) представляет собой синтезированный опорный сигнал, полученный путем суммирования измеренной ошибки e (n) и вторичного сигнала y (n), отфильтрованного посредством оценки вторичного пути, т.е. X (z) = E (z) + S (z) Y (z). Чтобы компенсировать эффекты вторичного пути, необходимо оценить импульсную характеристику вторичного пути и учесть эту оценку.