基于预测滤波器的数字降噪耳机研究

通常数字降噪耳机采用的自适应滤波器,一般基于LMS、NLMS等算法,但是由于A/D转换存在一定的延迟,导致实际降噪效果降低,故降噪耳机上的主动降噪系统需要对噪声进行预测.通过线性预测算法和改进滤波器,对已经采样的噪声信号进行算法分析,预测下一时刻的噪声信号,在Matlab中实现对飞机引擎噪声进行预测,并将降噪效果与LMS自适应滤波器的降噪效果进行比较.仿真结果表明,在处理低频噪声时,预测滤波器效果要优于LMS自适应滤波器.     

基于FxLMS算法和预测滤波器的数字耳机降噪研究

通常数字降噪耳机的自适应滤波器采用最小均方差(LMS)、归一化最小均方差(NLMS)等算法,但是由于降噪耳机电路中存在次级通道延迟和AD/DA转换延迟,导致这些滤波器输出信号无法与噪声信号协调起来.FxLMS算法能够有效补偿次级通道延迟,同时在FxLMS滤波器基础上,增加预测滤波器用于补偿AD/DA转换延迟.仿真中,用增加预测滤波器的FxLMS滤波器对已采样的发动机噪声进行降噪,并将其降噪效果与LMS自适应滤波器的降噪效果进行比较.结果表明,在处理低频噪声时,改进后的FxLMS滤波器降噪效果优于LMS自适应滤波器.