基于DSP的有源降噪耳机性能分析

论文摘要

噪声在生活中无处不在,为了降低噪声对人们的干扰,有源降噪耳机在人们的生活中越来越普及。首先,本论文介绍了有源噪声控制系统的基本原理及前馈式和反馈式这两种主要结构。分析了自适应有源噪声控制技术的优势,根据最优滤波理论引入维纳滤波和自适应滤波的概念,详细推导及分析了目前应用较广泛的RLS(Recursive Least Square)算法和LMS(Least mean square)算法。然后,对LMS算法系统进行了仿真研究,验证不同滤波器阶数、收敛因子及参考信号下的LMS自适应噪声控制系统的性能。对基于LMS自适应算法的前馈式及反馈式有源噪声控制系统模型进行了仿真,分析了这两种结构的控制系统在不同噪声环境中的降噪性能。最后,对基于DSP的LMS前馈式自适应算法的有源降噪耳机进行实验验证,确认基于DSP的LMS自适应有源噪声控制系统能够有效地运用在耳机中,对噪声进行消除,尤其对于低频及中频噪声,具有非常明显的降噪效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 无源降噪耳机及有源降噪耳机
• 1.3 有源噪声控制技术的发展及研究现状
• 1.3.1 国外的发展及研究状况
• 1.3.2 国内的发展及研究状况
• 1.4 本论文的研究内容及意义
• 第二章 有源噪声控制基本原理及构成
• 2.1 噪声及其特征
• 2.1.1 噪声的定义及分类
• 2.1.2 噪声的频谱
• 2.2 有源噪声控制的原理
• 2.3 有源噪声控制的系统类型
• 2.3.1 前馈式有源噪声控制系统
• 2.3.2 反馈式有源噪声控制系统
• 2.3.3 复合式有源噪声控制系统
• 2.4 影响有源噪声控制的各种因素
• 第三章 自适应噪声控制系统及算法性能分析
• 3.1 自适应滤波技术
• 3.2 维纳滤波
• 3.3 自适应有源噪声控制算法
• 3.3.1 递推最小二乘（RLS）算法
• 3.3.2 最小均方（LMS）算法
• 3.4 自适应算法的降噪性能分析
• 第四章 有源噪声控制系统仿真及在耳机中的应用
• 4.1 基于LMS 有源噪声控制系统的仿真
• 4.1.1 不同参数下LMS 噪声控制系统的性能分析
• 4.1.2 基于LMS 自适应算法的有源降噪耳机控制系统的Simulink 仿真
• 4.2 基于DSP 的LMS 前馈式自适应有源降噪耳机的效果分析
• 4.2.1 自适应有源降噪耳机硬件的选择
• 4.2.2 自适应有源降噪耳机软件的设计
• 4.2.3 基于DSP 的LMS 前馈式自适应有源降噪耳机的性能测试
• 第五章 结论
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢