In this paper, a recurrent cerebellar modulation articulation control (RCMAC) has been developed for improvement of noise attenuation performance in active noise control system. For the narrow band noise, a filter-x least mean square (FXLMS) method has bee frequently employed as an algorithm for active noise control (ANC) and has a partial satisfactory noise attenuation performance. However, noise attenuation performance of an ANC system with FXLMS method is poor for broad band noise and nonlinear path since it has linear filtering structure. Thus, an ANC system using RCMAC is proposed to improve this problem. Some simulations in duct system using harmonic motor noise and KTX cabin noise as a noise source were executed. It is shown that satisfactory noise attenuation performance can be obtained.
With the improvement of standard of living, requirement for comfortable and quiet environment has been increased and, therefore, there has been a many researches for active noise reduction to overcome the limit of passive control method. In this study, active noise control is performed in a duct system using intelligent control technique which needs not decide the coefficients of high order filter and the mathematical modeling of a system. Back propagation algorithm is applied as an intelligent control technique and control system is organized to exclude the error microphone and high speed operational device which are indispensable for conventional active noise control techniques. Furthermore, learning is performed by organizing acoustic feedback model, and the effect of the proposed control technique is verified via computer simulation and experiment of active noise control in a duct system.
순환형 신경망을 이용한 적응형 능동소음 제어시스템의 소음저감 성능을 개선한다. 능동소음제어에 가장 많이 사용되고 있는 FXLMS는 단순하고 계산 부담이 적지만 FIR 선형필터에 기반을 둔 필터링 방법이어서 주 경로 또는 2차 경로의 비선형특성에 취약한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 비선형 특성과 불확실성에 대해 강인한 특성을 갖는 순환형 신경망 필터링 기법을 개발하여 능동소음 제어시스템의 소음 저감 성능을 개선함을 시뮬레이션을 통해 보인다.
이 논문은 NFxLMS (normalized filtered-x least mean square) 적응 필터기반의 실시간 ANC (active noise control) 무선 헤드셋에 관해서 연구한다. RMS (root mean square) 지연 분포를 측정한 후 채널을 보정해서 학습시간을 줄이고, 학습 시간동안 NFxLMS 필터 계수를 갱신해서 잡음 제거 필터의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 잡음 환경에서 이용할 경우에 짧은 학습 시간과 빠른 수렴속도를 가지면서 기존 잡음 제거기와 비슷한 성능을 가지는 잡음 제거기를 구성할 수 있다.
본 논문에서는 화력발전소 보일러 운전원 근무실 소음제어를 위하여 협대역 능동소음 제어시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기준입력으로 구형파를 사용하여 기본파는 물론 고조파까지 한꺼번에 제어할 수 있게 하였으며, adjoint LMS 알고리즘을 사용하여 기존의 filtered-X LMS 알고리즘을 사용한 경우보다 계산량을 줄였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 기존의 광대역 능동소음 제어시스템에 비해 훨씬 작은 자수의 적응 필터를 사용하였으나, 더 우수한 특성을 보였다.
본 논문에서는 능동 소음 제어기(Active Noise Controller)의 잔류 소음을 청감적으로 감소시키는 설계법을 제안하였다. 이를 위한 구조로는 FELMS(Filtered-E Least Mean Squares) 알고리즘과 소음 평가 지수인 NC(noise criteria)를 사용하였으며, 능동 소음 제어기의 유효 동작 주파수 대역 내에서 NC 지수를 최소화하는 FELMS에 내장된 노이즈 쉐이핑 필터의 스펙트럼 조건식을 도출하였다. 제안한 조건을 만족하는 필터가 기존에 사용되었던 심리음향 기반의 필터보다 더 향상된 NC값을 나타내는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
The filtered-x LMS (FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control (ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR (finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filteredu LMS algorithm (FU-LMS) based on infinite impulse response (IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.
The filtered-x LMS(FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control(ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR(finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filtered-u LMS algorithm(FU-LMS) based on infinite impulse response(IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.
본 논문은 헤드폰/이어폰에 최적화된 저전력 피드백 능동 소음 제어 필터 설계 방법을 제안하였다. 제약 최적화를 이용하여 높은 샘플링 주파수 환경에서 합리적인 소음 저감 성능을 확보하기 위한 높은 차수의 유한 임펄스 응답소음 제어 필터를 얻은 후 무한 임펄스 응답 근사 기법인 Balanced Model Truncation (BMT)를 이용하여 얻어낸 필터를 헤드폰/이어폰과 같은 저전력 디지털 신호처리 시스템에 적합하도록 낮은 차수의 무한 임펄스 응답 소음 제어 필터로 변환하였다. 성능 확보를 위해 주파수 워핑 기법을 이용하여 기존의 높은 차수의 유한 임펄스 응답 소음 제어 필터와 더욱 유사한 주파수 응답을 가지는 무한 임펄스 응답 필터를 얻었으며, 이를 2차 무한 임펄스 응답 필터들의 종속연결 구조로 재구성하여 시스템 전체의 안정성을 높였다. 백색 잡음을 통한 능동 소음 제어 시뮬레이션과 결과 및 안정성 실험 등을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 소음 저감 성능과 안정성을 가짐을 검증하였다.
Phase noise in a phase-locked-loop (PLL) is unwanted and unavoidable. It is a main concern in oscillation system especially PLL. The phase noise is derived in term of power spectrum density by using a reliable phase noise model. There are four noise sources being considered in this paper, which are generated by reference oscillator, voltage controlled oscillator, filter, and main divider. The major concern for this paper is the noise from the filter. Two types of second order low pass filter are used in the PLL system. Applying the mathematical phase noise model, the output noises are compared. The total noise from the passive filter is lower than the active filter at the offset frequency range between 1 Hz to 33 kHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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