150hzand500hz.zip_FxLMS算法matlab_fxlms算法代码_matlabFXLMS_主动控制噪声_噪

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31 浏览量 2022-07-15 10:58:35 上传评论 6 收藏 1KB ZIP 举报

FXLMS（Filtered-X Least Mean Squares）算法是一种在主动噪声控制（Active Noise Control, ANC）领域广泛应用的自适应滤波技术。ANC技术主要用于减少环境中难以通过被动方式消除的噪声，例如空调、风扇或飞机引擎产生的低频噪声。FXLMS算法是LMS（Least Mean Squares）算法的一种变体，其主要优势在于可以处理非理想的输入信号，如在实际噪声控制场景中常常遇到的情况。 LMS算法是自适应滤波器理论中的基础算法之一，它通过最小化误差平方和来调整滤波器系数，从而逐步逼近最佳滤波状态。FXLMS算法则在此基础上引入了“过滤的输入”（Filtered-X），即在计算误差之前先对参考噪声信号进行预处理，这一改进使得FXLMS在处理非线性系统或者在噪声源与控制信号之间存在物理隔离时表现更优。在MATLAB环境下实现FXLMS算法，通常包括以下几个关键步骤： 1. **数据采集**：首先需要获取噪声信号和控制信号。噪声信号通常是环境中的真实噪声，而控制信号是通过控制器产生的抵消噪声的信号。 2. **预处理**：参考噪声信号通过一个预滤波器进行处理，这个预滤波器可以是简单的数字滤波器，也可以是根据具体应用场景设计的复杂滤波网络。 3. **误差计算**：将预处理后的参考噪声与控制信号相减，得到误差信号。误差信号反映了当前噪声控制的效果。 4. **系数更新**：利用LMS算法更新滤波器的系数。FXLMS算法的更新公式会考虑到预处理的参考噪声，使得系数更新更加精确。 5. **迭代过程**：重复上述步骤，不断调整滤波器系数，直到误差信号达到可接受的水平或者达到预设的迭代次数。 6. **控制信号生成**：根据更新后的滤波器系数，生成抵消噪声的控制信号，通过扬声器或其他设备发射出来，以抵消原始噪声。在提供的文件"150hzand500hz.m"中，可能包含了实现FXLMS算法的MATLAB代码，包括数据采集、预处理、误差计算、系数更新等关键部分。通过分析和运行这段代码，我们可以了解FXLMS算法的具体实现细节，并可能对其进行优化以适应不同的噪声控制需求。在实际应用中，FXLMS算法的性能受到多个因素的影响，如学习速率、步长参数的选择、预滤波器的设计等。适当的参数选择可以提高噪声抑制效果，同时保证算法的收敛速度和稳定性。因此，理解FXLMS算法的工作原理并能灵活调整其参数是主动噪声控制工程师必备的技能。 FXLMS算法是主动噪声控制领域的重要工具，通过MATLAB实现可以方便地进行仿真和实验，为实际噪声环境的改善提供了可能。通过深入学习和实践，我们可以掌握这一技术，为噪声污染严重的环境提供有效的解决方案。

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% filter parameters tic; M=16; % number of taps step=0.0001; % step-size parameteR e_max=5024; % maximum #of epochs K=120; G=170; Y=500; D=1000; % constants pi=3.14; % initialize pp=zeros(1,24); qq=zeros(1,7); pr=zeros(1,24); x=zeros(1,21); w1=zeros(1,M); w2=zeros(1,M); r11=zeros(1,M); r12=zeros(1,M); r21=zeros(1,M); r22=zeros(1,M); ss1=zeros(1,e_max); ss2=zeros(1,e_max); ee1=zeros(1,e_max); ee2=zeros(1,e_max); dd=zeros(1,e_max); hp=[1 0.05 0.1 0.09 0.05 0.5 0.002]; hr=[1 0.5 0.02 0.05]; h11=[1 0.5 0.01 0.9 0.005 0.02]; h22=[1 0.5 0.01 0.9 0.005 0.02]; h12=[1 0.6 0.02 0.8 0.05 0.004]; h21=[1 0.6 0.02 0.8 0.05 0.004]; %计算部分 for t=1:24 pp(t)=sin((K/D)*2*pi*(25-t)+pi/5 )+sin((G/D)*2*pi*(25-t))+sin((Y/D)*2*pi*(25-t)); pr(t)=sin((K/D)*2*pi*(25-t)+pi/5 )+sin((G/D)*2*pi*(25-t))+sin((Y/D)*2*pi*(25-t)); end t=25; epoch=0; while epoch<e_max input=sin((K/D)*2*pi*t+pi/5 )+sin((G/D)*2*pi*t)+sin((Y/D)*2*pi*t); for i=2:7 pp(7-i+2)=pp(7-i+1); end pp(1)=input; for i=1:7 qq(i)=pp(i); end d=dot(qq,hp); dd(epoch+1)=d; %期望信号 for i=2:24 pr(24-i+2)=pr(24-i+1); end pr(1)=input; for i=1:21 for j=1:4 x(i)=x(i)+pr(i+j-1)*hr(j); end end for i=1:16 for j=1:6 r11(i)= r11(i)+x(i+j-1)*h11(j); r22(i)=r22(i)+x(i+j-1)*h22(j); end for l=1:6 r12(i)=r12(i)+x(i+l-1)*h12(l); r21(i)= r21(i)+x(i+l-1)*h21(l); end end s1=dot(r11,w1)+dot(r21,w2); s2=dot(r12,w1)+dot(r22,w2); ss1(epoch+1)=s1; ss2(epoch+1)=s2; e1=d+s1; e2=d+s2; ee1(epoch+1)=e1; ee2(epoch+1)=e2; for j=1:16 w1(j)=w1(j)-2*step*(e1*r11(j)+e2*r12(j)); w2(j)=w2(j)-2*step*(e1*r21(j)+e2*r22(j)); end for i=1:16 r11(i)=0; r12(i)=0; r21(i)=0; r22(i)=0; end for i=1:21 x(i)=0; end t=t+1; epoch=epoch+1; end toc; subplot(311) plot(dd); axis([0 e_max -2 2]); title('期望信号'); subplot(312) plot(ss1); axis([0 e_max -2 2]); title('滤波器通路1输出信号'); subplot(313) plot(ss2); axis([0 e_max -2 2]); title('滤波器通路2输出信号'); figure(2) subplot(211) plot(ee1); axis([0 e_max -0.5 0.5]); title('误差信号1'); grid on; subplot(212) plot(ee2); axis([0 e_max -0.5 0.5]); title('误差信号2'); grid on; figure(3) subplot(211) plot(dd,'b-'); axis([0 e_max -2 2]); hold on plot(ss1,'r-'); axis([0 e_max -2 2]); hold on plot(ee1,'g-'); axis([0 e_max -2 2]); subplot(212) plot(dd,'b-'); axis([0 e_max -2 2]); hold on plot(ss2,'r-'); axis([0 e_max -2 2]); hold on plot(ee2,'g-'); axis([0 e_max -2 2]);