The adaptive IIR filters for active noise control systems are more effective when acoustic feedback exists, but the adaptive IIR filters could be unstable when the filter algorithm is not yet converged. In this paper, auto-secondary path estimation techniques and a stabilizing process for adaptive Multi-Channel Recursive LMS (MCRLMS) filters are developed to improve the stability of multi-channel active noise control systems. Experiments using a TMS320VC33 digital signal processor in a three dimensional enclosure have performed to show the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, the new robust active noise controller was proposed to be applied for attenuating the noises when the nonlinear distortion in the secondary path exists. Through computer simulations as well as the analytical analysis, it could be shown that it is possible for both conventional LMS controller and proposed controller, to be applied for actively controlling the noises and linearizing the nonlinear distortion in the secondary path. Also, the simulations results demonstrated that the proposed controller may have faster convergence speed and better capability of controlling the noises and compensating the nonlinear distortion than the conventional LMS controller.
Kim, Eung-Ju;Lee, Sang-yup;Kim, Beom-Soo;Lim, Myo-Taeg
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.22.1-22
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2001
In this paper we present Multiple-Channel Active Noise Control[ANC] system by employing Independent Component Analysis[ICA] and Adaptive Network Fuzzy Inference System[ANFIS]. ICA is widely used in signal processing and communication and it use prewhiting and appropriate choice of non-linearities, ICA can separate mixed signal. ANFIS controller is trained with the hybrid learning algorithm to optimize its parameters for adaptively canceling noise. This new method which minimizes a statistical dependency of mutual information(MI) in mixed low frequency noise signal and there is no need to secondary path modeling. The proposed implementations achieve more powerful and stable noise reduction than Filtered-X LMS algorithms which is needed for LTI assumption and precise secondary error
In this paper, active noise barriers for attenuation of road noise are proposed. multi-channel audio systems, DAQ part and high performance DSP H/W were designed. Active noise control firmware programs were implemented for multi-channel off-line/on-line estimation methods for secondary path transfer functions and FIR/IIR filter structure are used main noise control algorithms. To evaluate performance of proposed systems, the experiments were performed in an active noise barrier test bed for various noise cases.
본 논문은 노이즈 캔슬링 헤드폰을 위한 능동 소음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 피드백 구조의 filtered-x least mean square algorithm(FxLMS) 기반 능동 소음 제어 기술을 이용하여 외부에서 헤드폰 내부로 유입되는 소음을 제어한다. 이때 가변적인 2차 경로에 강인하게 대처하기 위해 지속적으로 2차 경로를 추정하는 잔여 음악제거기 기반의 온라인 2차 경로 추정 알고리즘을 이용한다. 실험을 통해 2차 경로가 변화하는 환경에서 제안 능동 소음제어 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 음악 신호의 왜곡 없이 안정적으로 일관성 있는 소음 제어 성능을 보임을 확인하였다.
In this paper, a Gauss-Seidel fast affine projection (GS-FAP) algorithm developed for the linear active noise control (ANC) is further utilized for nonlinear ANC of a 2nd-order Volterra systems with a nonlinear primary path and a noisy secondary path. The simulation results, obtained by applying adaptive Volterra filtering, show that the proposed approach yields more stable and faster nonlinear AN.C, compared with the conventional methods for the nonlinear ANC in case of noisy plant models.
In this paper, active noise control (ANC) of a Volterra system with a nonlinear secondary path is proposed in the presence of a linear acoustic feedback, whereby the conventional ANC of a linear system with online acoustic feedback-path modeling is further extended to ANC of a Volterra system with a linear acoustic feedback path. In particular, the proposed ANC system consists of two adaptive Volterra filters (for nonlinear noise control and nonlinear adaptive noise cancellation) and one feedback-path modeling filter. Simulation results show that the proposed approach yields more effective reduction of disturbances arising from the acoustic feedback, in addition to high nonlinear ANC performance.
This paper presents a method for active noise control (ANC) in a duct by using a ring-tyPe smart foam. The ring-type smart foam consists of an elastic porous material of lining shape and a PVDF film embedded In the material. The PVDF element acts as a secondary sound source to reduce the noise. Active noise control using a ring-type smart foam is only effective locally because of the way to excite radially. To enlarge the quiet zone, the duct Is lined with additional acoustic foam between the smart foam and the error microphone. When cancellation path ks optimized by the LMS/RLS algorithm, the computation power is reduced while control performance Is maintained. The filtered-x LMS algorithm is used to minimize the error signal.
The active noise control(ANC) method for noise problems solution generally uses filtered-X LMS algorithms. However, Filtered-X LMS algorithms were mainly used but these had a limitation that had to measure a transfer function of secondary noise path. However, newly proposed correlation-LMS algorithms have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time. Thus Co-LMS algorithm was developed to improve the real-time implementation performance under the variable input noise such as road noise environment. In this paper, the performance of the Co-LMS is presented in comparison with that of the Filtered-X LMS algorithm. Simulation results show that active noise control using Co-LMS have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time.
This study experimentally demonstrates the use of active muffler attached to the automotive exhaust system to reduce exhaust noise. For improving the signal to noise ratio in the process of estimation of secondary path transfer functions, the on-line algorithm that conventional inverse modeling is combined with adaptive line enhancer is used as the control algorithm. Active muffler is designed that the primary noise and the control sound are propagated as a plane wave in the outlet. Therefore, the error microphone could be placed out of the tail pipe center of a high temperature and the radiation noise to the outside could be reduced in the whole area around the outlet. The control experiment for reducing exhaust noise with active muffler is implemented during run-up at no load. From the experimental results presented, compared with the conventional off-line method, the proposed on-line method is capable to acquire a reduction of exhaust noise above 5 dB in overall sound power level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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