自适应噪声抵消开题报告.docVIP

XXXX大学毕业设计(论文)开题报告 题　　目 自适应噪声抵消 学生姓名 XXX 班级学号 XXXXX 专业 XXXXXXXX 一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解； 1、课题任务的整体认识 课题的具体实现要求 课题的成果形式 (Active Noise Control，即ANC，也称有源消声)技术起源于上世纪30 年代，它由德国物理学家Paul Leug 提出,并于1936 年在美国获得了专利，明确阐述了利用声波的相消干涉来消除噪声的原理。噪声主动控制的思想为噪声控制开辟了新途径。通过人为引入一定数量的噪声源(次级声源)，并调节使它们与原来的噪声源(初级声源)的幅值相等，相位相反，二者叠加抵消，最终达到消减噪声的目的。这种方法控制系统体积小，重量轻，对低频降噪效果好，尤其对转动或往复式机械诱发的噪声控制，有着巨大的潜力，适合于像潜艇、装甲车、汽车等这样的车辆及设备的降噪技术改进。 随着电子技术的发展，在二十世纪五十年代，有过一段研究噪声主动控制的 繁荣时期，也取得了一定的成果，其中最具有代表性的就是Olson 等的电子吸声器和Convor 的变压器有源消声实验系统。然而，由于实际噪声控制中环境的时变性和噪声产生原因的复杂性，要求控制器能自动地适应环境变化，否则不仅不能有效抑制噪声，甚至会适得其反。但是，在当时的技术水平条件下，以上这些要求是难以实现的。 随着数字信号处理理论和技术的逐步成熟，基于自适应滤波的有源噪声控制 技术开始起步并迅速发展。1981 年，Burgess 率先采用自适应控制算法对管道噪声的有源控制进行了计算机仿真研究，开创了自适应有源噪声控制(Adaptive Active Noise Control, AANC)的先河。近二十年来，有源噪声控制系统几乎都采用自适应技术，各种更为稳定、快速、有效的AANC 算法的理论和应用研究成为了有源噪声控制研究的重点之一。 自适应方法从理论上解决了ANC系统的时变问题，有力推动了有源噪声控制技术的迅速发展，到目前已经形成了一套比较完整的自适应有源噪声控制理论。自八十年代以来，随着功能强大、价格低廉的数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP)的出现，又为AANC 算法的实现提供了硬件基础，使得噪声有源控制的大量应用成为可能。1996 年，美国德州仪器公司(Texas Instruments, TI)为推动DSP 在ANC 中的应用，撰写了题为“采用TMS320 系列DSP 的有源噪声控制系统设计”的专题应用报告。 从八十年代后期开始，应用研究成了有源噪声控制的另一个研究重点。近十 几年来，国内外都为推动 ANC 系统的实际应用进行了不懈的努力,典型的有如有源抗噪声耳罩，空调和风机等的管道有源消声系统，螺旋浆飞机座舱的有源噪声控制、汽车发动机启动噪声的有源控制等等。由于实际噪声系统的复杂性，大多数都还仅仅处于实验研究阶段，距离成为真正成熟实用的系统并投入商业应用还有很长的路要走。国内一些著名的声学实验室如清华大学、中科院声学研究所和南京大学等在自适应有源消声控制器及算法方面都取得很重要的研究成果。 九十年代后期，人们开始尝试将神经网络方法应用于有源消声中，如使用神 经网络来解决具有非线性交叉串扰的自适应噪声抵消问题，采用多层前向神经网 络代替线性自适应滤波器对非线性噪声进行控制，使用人工神经网络解决传统自 适应有源消声算法在应用中稳定性不足等缺点，这都决定神经网络在ANC 中起着非常重要的作用。 自适应噪声主动控制系统的核心是自适应滤波器和相应的自适应算法。自适应滤波器可以按某种事先设定的准则自动调节本身的传递函数以达到所需要输出。设计自适应滤波器时可以不必预先知道其输入的统计特性，而且在滤波过程中输入的统计特性随时间变化时也能自动适应，这些突出特点使它顺理成章的被有源噪声控制研究所接纳和发展。 目前，噪声主动控制的研究主要集中在宽带噪声抵消的多通道自适应系统以及利用基于人工神经网络的有源消声系统解决多通道信号处理和扩展消 声频段。智能结构噪声控制也是现在的研究重点。另外，自适应滤波与其它算 法相结合的消噪技术也成为研究的热点，例如自适应算法与小波变换和遗传算法 相结合的消噪技术。 2.3 研究方案 2.3.1主要研究内容 1)语音信号的采集，可以用电脑采集一段有噪声的语音信号和一段孕妇的心电信号。 2)语音信号的处理，主要包括信号的提取，信号的定点分析和滤波等。 A提取：通过电脑的设备输入一段音频信号到图形用户界面中，完成音频信号的频率、幅度等信息的提取。 B调整：在设计的用户界面下对输入的音频信号进行改变频率操作，实现对语音信号的调整。 3）编程实现基于最小均方