基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤主要是：A、参考信号采集，采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到参考信号的离散值x(n)，其滤波器的输入信号向量为X(n)＝[x(n),x(n‑1),...,x(n‑L+1)]

A Convex Combination Noise Reduction Method Based on the Minimum Difference between Error Square and Error Square Logarithm

The invention discloses a convex combination denoising method based on the minimum difference between error square and error square logarithm. The main steps are: A, reference signal acquisition, acquisition of the output signal of the sound sensor near the noise source, and obtaining the discrete value x(n) of the reference signal. The input signal vector of the filter is X(n)=[x(n), x(n_1),..., x(n_L+1)]

【技术实现步骤摘要】
基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法
本专利技术属于噪声的自适应控制

技术介绍
随着人们生活水平日益提高，噪声污染越来越引起人们的重视，特别是一些特殊的工作环境长时间处于严重噪声下，在该处工作的人员身体健康会受到严重的影响；同时噪声还会影响设备的性能，缩短设备的使用寿命。为了消除和减少这些危害和污染，必须采取有效的噪声控制(降噪)措施，对日益严重的噪声进行控制。有源噪声控制(降噪)技术是噪声控制领域中近几十年发展起来的一项新技术。随着电子技术的发展，将自适应滤波器技术应用于有源噪声控制，已成为有源噪声控制研究的重点。这种降噪方法对于低频噪声能达到很好的降噪效果，并且具有体积小，重量轻，易于控制等优点；有源噪声控制(降噪)就是根据两个声波相消性干涉或声辐射抑制原理，通过算法估计出噪声的大小、相位，进而生成一个与噪声的声波大小相等，相位相反的抵消声源；抵消声源与噪声相互抵消，从而达到降噪的目的。在目前的有源噪声控制中，较常用的噪声控制(降噪)方法是基于误差平方最小准则，在滤波器权重更新时与残余误差e(n)相关的增量项为e(n)。其滤波器权重更新与残余误差e(n)成线性正相关，从而使得滤波器权重更新值对误差较敏感，使得收敛速度较快，稳态误差较小，但其收敛速度和稳态误差还有待进一步提高。
技术实现思路
本专利技术目的就是提供一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，该方法的收敛速度快，稳态误差小，降噪效果好。本专利技术实现其专利技术目的所采用的技术方案是，一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤如下：A、参考信号采集采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n的参考信号的离散值x(n)，将当前时刻n到时刻n-L+1之间的参考信号的离散值x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T，其中L＝128是滤波器抽头数，T代表转置运算；将当前时刻n的滤波器输入向量X(n)通过凸组合自适应滤波器分别得到当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)，y1(n)＝W1T(n)X(n)和当前时刻n的小步长滤波器输出信号y2(n)，y2(n)＝W2T(n)X(n)；其中，W1(n)和W2(n)分别为当前时刻n凸组合自适应滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量；B、凸组合将当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)和小步长滤波器输出信号y2(n)，通过当前时刻n的大步长滤波器权重λ(n)进行凸组合得到当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)，y(n)＝λ(n)y1(n)+(1-λ(n))y2(n)；其中，大步长滤波器权重λ(n)的计算公式为取值范围为0～1；α(n)为当前时刻n的混合参数，其初始值为0；再将当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)送扬声器，由扬声器发出当前时刻n的扬声器输出信号其中，*表示卷积运算，s为扬声器的脉冲响应；同时，计算出当前时刻n的扬声器输出信号中的大步长分量和当前时刻n的扬声器输出信号中的小步长分量C、残余误差信号采集扬声器附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n抵消噪声后的声音信号d(n)，并得出当前时刻n的残余误差信号e(n)，进而分别得到当前时刻n的大步长残余误差信号e1(n)，和当前时刻n的小步长残余误差信号e2(n)，D、组合滤波器抽头权向量更新如果当前时刻n的混合参数α(n)小于混合参数阈值σ，则下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量W1(n+1)和小步长滤波器的抽头权向量W2(n+1)分别为：如果当前时刻n的混合参数a(n)大于等于混合参数阈值σ，则下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量W1(n+1)和小步长滤波器的抽头权向量W2(n+1)分别为：其中，μ1为大步长滤波器的步长，其取值为0.008～0.01；μ2为小步长滤波器的步长，其取值为0.003～0.008；φ是正阈值参数，其取值为0.0001～0.01；混合参数阈值σ的取值为4～5；E、滤波器权重更新更新得到下一时刻n+1的混合参数a(n+1)：其中，μα是一个常数,取值范围为1～1000；更新得到下一时刻n+1的大步长滤波器权重λ(n+1)：F、滤波器权重限定如果下一时刻n+1的混合参数α(n+1)小于混合参数阈值σ的负值，即α(n+1)＜-σ，则令α(n+1)＝-σ；如果下一时刻n+1的混合参数α(n+1)大于等于混合参数阈值σ，即α(n+1)≥σ，则令α(n+1)＝σ；G、重复令n＝n+1,重复A～F的步骤。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：一、本专利技术基于误差平方与误差平方对数之差e2(n)-φln(e2(n)+φ)最小的准则，得出滤波器权重更新时，与残余误差e(n)相关的增量项为而现有基于误差平方最小准则，在滤波器权重更新时与残余误差e(n)线性正相关的增量项为e(n)。本专利技术较之现有的误差二次方最小方法，其滤波器权重更新不仅与残余误差e(n)成线性正相关，还在此基础上，增加了一个与其成正相关的乘积项从而使得本专利技术滤波器权重更新值与残余误差e(n)正相关程度更高，对误差的跟踪性强，收敛速度快，稳态误差小。二、本专利技术的凸组合滤波器，将大步长滤波器的快速收敛和小步长滤波器的低稳态误差结合，同时保证料滤波器具有较快的收敛速度和较低的稳态误差。从而进一步提高了滤波器的收敛速度和降噪性能。具体实施方式实施例本专利技术的一种具体实施方式是：一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤如下：A、参考信号采集采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n的参考信号的离散值x(n)，将当前时刻n到时刻n-L+1之间的参考信号的离散值x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T，其中L＝128是滤波器抽头数，T代表转置运算；将当前时刻n的滤波器输入向量X(n)通过凸组合自适应滤波器分别得到当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)，y1(n)＝W1T(n)X(n)和当前时刻n的小步长滤波器输出信号y2(n)，y2(n)＝W2T(n)X(n)；其中，W1(n)和W2(n)分别为当前时刻n凸组合自适应滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量；B、凸组合将当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)和小步长滤波器输出信号y2(n)，通过当前时刻n的大步长滤波器权重λ(n)进行凸组合得到当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)，y(n)＝λ(n)y1(n)+(1-λ(n))y2(n)；其中，大步长滤波器权重λ(n)的计算公式为取值范围为0～1；α(n)为当前时刻n的混合参数，其初始值为0；再将当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)送扬声器，由扬声器发出当前时刻n的扬声器输出信号其中，*表示卷积运算，s为扬声器的脉冲响应；同时，计算出当前时刻n的扬声器输出信号中的大步长分量和当前时刻n的扬声器输出信号中的小步长分量C、残余误差信号采集扬声器附近的声音传感器的输出信号，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤如下：A、参考信号采集采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n的参考信号的离散值x(n)，将当前时刻n到时刻n‑L+1之间的参考信号的离散值x(n),x(n‑1),...,x(n‑L+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n‑1),...,x(n‑L+1)]T；其中L＝128是滤波器抽头数，T代表转置运算；将当前时刻n的滤波器输入向量X(n)通过凸组合自适应滤波器分别得到当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)，y1(n)＝W1T(n)X(n)和当前时刻n的小步长滤波器输出信号y2(n)，y2(n)＝W2T(n)X(n)；其中，W1(n)和W2(n)分别为当前时刻n凸组合自适应滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量；B、凸组合将当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)和小步长滤波器输出信号y2(n)，通过当前时刻n的大步长滤波器权重λ(n)进行凸组合，得到当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)，y(n)＝λ(n)y1(n)+(1‑λ(n))y2(n)；其中，大步长滤波器权重λ(n)的计算公式为...

【技术特征摘要】
1.一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤如下：A、参考信号采集采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n的参考信号的离散值x(n)，将当前时刻n到时刻n-L+1之间的参考信号的离散值x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T；其中L＝128是滤波器抽头数，T代表转置运算；将当前时刻n的滤波器输入向量X(n)通过凸组合自适应滤波器分别得到当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)，y1(n)＝W1T(n)X(n)和当前时刻n的小步长滤波器输出信号y2(n)，y2(n)＝W2T(n)X(n)；其中，W1(n)和W2(n)分别为当前时刻n凸组合自适应滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量；B、凸组合将当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)和小步长滤波器输出信号y2(n)，通过当前时刻n的大步长滤波器权重λ(n)进行凸组合，得到当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)，y(n)＝λ(n)y1(n)+(1-λ(n))y2(n)；其中，大步长滤波器权重λ(n)的计算公式为取值范围为0～1；α(n)为当前时刻n的混合参数，其初始值为0；再将当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)送扬声器，由扬声器发出当前时刻n的扬声器输出信号其中，*表示卷积运算，s为扬声器的脉冲响应；同时，计算出当前时刻n...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵海全，宋普查，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51