Подробнее о наушниках с шумоподавлением: адаптивные контроллеры в активных системах шумоподавления
Активный контроль шума - это основная технология наушников с шумоподавлением. Но есть нюанс в разговоре об ANC, который заслуживает обсуждения: адаптивные контроллеры и пути отмены.
Поскольку все больше людей работают из дома, наушники с шумоподавлением становятся все более популярными. В предыдущей статье мы обсуждали, что активный контроль шума (ANC) требует адаптивного алгоритма для настройки коэффициентов фильтра и оптимизации ослабления шума. Это связано с тем, что шумовые характеристики, а также реакция системы могут изменяться со временем.
В этой статье, которая основывается на основных концепциях ANC из первой статьи, более подробно рассматривается адаптивный контроллер системы ANC.
Алгоритм градиентного спуска
Система ANC пытается найти оптимальные веса фильтра, минимизируя среднеквадратичное значение звука, улавливаемого микрофоном ошибки.
Минимум этой функции ошибок происходит при x = 0. Если наше текущее местоположение x = 4, производная f (x) (которая совпадает с наклоном красной линии) является положительным значением. В этом случае мы должны уменьшить текущее значение, чтобы уменьшить f (x). Однако при текущем значении веса x = -4 производная f (x) отрицательна (наклон голубой линии).
В этом случае мы должны увеличить x, чтобы уменьшить f (x). Следовательно, следует ли нам увеличивать или уменьшать x, можно определить по производной от f (x). Это может быть расширено до функции с несколькими переменными; нам нужно только заменить производную на частную производную. В контексте алгоритма градиентного спуска эта частная производная функции многих переменных называется градиентом.
Основываясь на этом обсуждении, мы можем использовать следующее уравнение для итеративного обновления весов:
wi, new = wi, old - μ x (частная производная поверхности ошибки по t wi)
Здесь μ - коэффициент сходимости, который указывает процент отрицательного градиента, который добавляется к текущему значению веса на каждой итерации.
Путь отмены
В системе ANC выходной сигнал адаптивного фильтра преобразуется в аналоговый сигнал, а затем в звуковую волну на выходе громкоговорителя. Эта звуковая волна проходит акустический путь между громкоговорителем и микрофоном ошибки. Затем он улавливается микрофоном ошибки и преобразуется в цифровой сигнал.
Адаптивный алгоритм фактически принимает этот цифровой сигнал как вход. Путь от выхода цифрового фильтра до входа адаптивного алгоритма обычно называется «каналом отмены».
Подводя итог, сигнал ошибки для алгоритма LMS выводится из выходного сигнала адаптивного фильтра, модифицированного S (z). Это отличается от того, что мы имеем в других распространенных приложениях с адаптивными фильтрами. Знание S (z) требуется для расчета градиента для алгоритма оптимизации. Кроме того, опубликованные обзоры ANC показали, что описанная выше система в целом будет нестабильной.
Эту проблему можно решить, поместив оценку S (z) между опорным сигналом x (n) и обновлением веса алгоритма LMS. Это проиллюстрировано ниже, где S (z) представляет собой оценку передаточной функции S (z) тракта компенсации.
Поскольку x (n) фильтруется перед применением к блоку наименьших средних квадратов (LMS), этот алгоритм в литературе называется алгоритмом LMS с фильтром X.
Моделирование пути отмены
Соответствующий сигнал (сигнал моделирования) применяется как к тракту подавления, так и к его «Модели». «Алгоритм LMS» отслеживает сигнал ошибки и пытается минимизировать его, регулируя веса фильтра «Модели». Когда сигнал ошибки сведен к минимуму, отклик «Модели» становится ближе к отклику тракта отмены.
Копия полученной модели будет использоваться для фильтрации опорного сигнала системы АНКА, как описано в предыдущем разделе.
Вывод
В последних двух статьях были рассмотрены основы ANC в целом и адаптивные контроллеры в системах ANC в частности. Поскольку шумоподавление становится основным продуктом для все большего количества потребительских наушников, вполне вероятно, что больше инженеров-электриков увидят, как эти принципы применяются на уровне схем.
Вопросы, отзывы, комментарии (0)
Нет комментариев