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简介
这是ppt材料材料噪声控制措施，包括了噪声的污染，解决噪声的办法，主动噪声控制，假设s、n0、n1是零均值的平稳随机过程，自适应滤波器等内容，欢迎点击下载。
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噪声智能检测与控制 —— 主动噪声控制（ANC）技术
噪声的污染
解决噪声的办法
治标——被动噪声控制方法、主动噪声控制
治本——噪声产生前：新型材料
主动噪声控制（ANC，Active Noise Control）:
利用声波叠加原理，针对信号源（主波），产生一个与其幅度相同、相位相反的参考源（次波），两声波相互叠加，达到消声的目。
————以噪声控制噪声————
假设s、n0、n1是零均值的平稳随机过程，且满足s与n0、n1互不相关，自适应滤波器的输出y=n2为噪声n1的滤波信号，则整个系统的输出为：
z = d-y = s+n0-y ------公式（1）
两边平方得：
z2=s2+(n0-y)2+2s(n0-y) ------公式（2）
两边取期望值得：
E[z2]=E[s2]+E[(n0-y)2]+2E[s(n0-y)2] --公式（3）
E[z2]=E[s2]+E[(n0-y)2] ------公式（4）
E[z2]=E[s2]+E[(n0-y)2] ------公式（4）
其中E[s2]表示信号的功率；
由上式可以看出，要使得系统输出z最大程度地接近信号s，就要求E[(n0-y)2]取最小值；
由公式1可知， z-s =n0-y ，在理想情况下，y=n0，则z=s；输出信号z的噪声完全被抵消，而只保留有用信号s。
关键在于自适应滤波器。
自适应滤波器：根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。
参数可调的数字（FIR/IIR）滤波器
自适应算法
常用的自适应算法：
最小均方（LMS）算法
递推最小二乘（RLS）算法
平方根自适应滤波（QR_RLS）算法
最小均方（LMS，Least Mean Square）算法
是自适应算法中最常用的一种算法；
基于最小均方误差准则，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差最小；
特点：简单有效、计算量小、易于实现。
自适应滤波器的误差信号e(n)为:
e(n)=d(n)-y(n) =d(n)-xT(n)w(n)=d(n)-wT(n)x(n)
其中，d(n)为包含噪声的原始信号；
x(n)为同一噪声源产生的信号；
y(n)= xT(n)w(n)= wT(n)x(n)为自适应滤波器的输出信号；
w(n)为滤波器的权系数。
滤波器权系数的更新递归关系式：
w(n+1) =w(n)+2μx(n)[d(n)- xT(n)w(n)]，
其中μ为收敛（步长）因子，0< μ < λ max（x(n)自相关矩阵的最大特征值）；
从而，LMS算法的滤波器权系数迭代公式：
w(n+1) =w(n)+2μx(n)e(n)
下一时刻的权系数，可由当前时刻的权系数加上以误差函数为比例的输入得到。
参数失调噪声。干扰噪声v(n)越大，则引起的失调噪声就越大。
解决方法：减小收敛（步长）因子μ
减少稳态失调噪声，提高算法的收敛精度;
降低算法的收敛速度和收敛精度
胎儿心率的检测
干扰：母体脏器的活动（主要是心跳）的噪声、检测设备电源干扰
信号源来源：腹部电极采集的信号
参考源来源：胸部电极采集的信号
飞行员通信
干扰：机舱各种机器噪声
信号源来源：语音信号
参考源来源：机舱噪声信号
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