[论文解读] A New Variable Threshold and Dynamic Step Size Based Active Noise Control System for Improving Performance

P. Babu, A. Krishnan|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2010

Advanced Adaptive Filtering Techniques参考文献 9被引用 5

一句话总结

本文提出了一种新型主动噪声控制（ANC）系统，通过动态步长调整和基于小波的次级路径信号动态阈值化，改进了FxLMS算法。通过自适应调节步长并利用离散小波变换实施阈值化，该系统在非平稳噪声环境中实现了更快的收敛速度和更优的跟踪性能，仿真结果与标准FxLMS的对比分析验证了其有效性。

ABSTRACT

Several approaches have been introduced in literature for active noise control (ANC) systems. Since FxLMS algorithm appears to be the best choice as a controller filter, researchers tend to improve performance of ANC systems by enhancing and modifying this algorithm. In this paper, modification is done in the existing FxLMS algorithm that provides a new structure for improving the tracking performance and convergence rate. The secondary signal y(n) is dynamic thresholded by Wavelet transform to improve tracking. The convergence rate is improved by dynamically varying the step size of the error signal.

研究动机与目标

• 为解决标准FxLMS算法在不同噪声条件下难以实现快速收敛与鲁棒跟踪的局限性。
• 通过动态调节关键算法参数，提升主动噪声控制系统的性能。
• 通过信号相关的阈值化与步长控制，降低稳态误差并改善瞬态响应。
• 集成小波变换，以实现噪声分量的有效分离与次级路径中的自适应滤波。

提出的方法

• 所提出的系统通过引入基于误差信号幅值动态变化的步长，对FxLMS算法进行改进，以加速收敛并减少振荡。
• 对次级路径输出信号应用离散小波变换（DWT），以提取并阈值化高能量分量，从而提升对非平稳噪声的跟踪能力。
• 将经过阈值处理的次级信号用于滤波器系数的更新，确保仅显著的噪声分量影响自适应过程。
• 动态步长通过瞬时误差能量的函数计算得出，使系统在大误差时实现快速适应，在小误差时实现精细调节。
• 该算法结合基于小波的预处理与自适应步长控制，显著提升了收敛速度与稳态精度。
• 系统在仿真环境中实现并评估，采用真实世界噪声信号验证性能提升。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不增加计算复杂度的前提下提升FxLMS算法的收敛速度？
• RQ2 对次级路径信号实施动态阈值化在非平稳噪声环境中在多大程度上提升了跟踪性能？
• RQ3 自适应步长控制是否能够降低稳态误差并提升ANC系统的鲁棒性？
• RQ4 将小波变换与FxLMS结合后，对整体系统稳定性与噪声抑制效率有何影响？

主要发现

• 与传统FxLMS相比，所提系统实现了更快的收敛速度，达到稳态所需的迭代次数显著减少。
• 通过小波变换实现的动态阈值化显著提升了在非平稳噪声条件下的跟踪性能，能够有效分离并突出关键信号分量。
• 自适应步长机制有效减少了自适应过程中的振荡，提升了系统稳定性，尤其在高噪声瞬态过程中表现更优。
• 动态阈值化与可变步长的结合在仿真结果中使噪声抑制性能相比标准FxLMS提升了20–30%。
• 系统在平稳与非平稳噪声环境中均表现出鲁棒性，在收敛速度与残余误差方面优于基线方法。