An Efficient Narrowband Active Noise Control System for Accommodating Frequency Mismatch

窄带 主动噪声控制 噪音(视频) 计算机科学 控制理论(社会学) 自动频率控制 电子工程 算法 降噪 工程类 电信 控制(管理) 人工智能 图像(数学)
作者
Sangeeta Bagha,Debi Prasad Das,Santosh Kumar Behera
出处
期刊:IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:28: 2084-2094 被引量:21
标识
DOI:10.1109/taslp.2020.3008803
摘要

The conventional narrowband active noise control (ANC) is a popular method for reducing narrowband noise generated from rotating machines like engines, fans, blowers, and power transformers. The narrowband active noise control works efficiently only when the internal reference frequency of the controller and the frequency of the primary noise remains the same. Any change in the frequency of the primary noise from that of the reference is termed as frequency mismatch (FM), which degrades the narrowband ANC performance. In this paper, a filtered-x weighted-frequency Fourier linear combiner least mean square (FX-WFLC-LMS) algorithm is developed for narrowband ANC system. This algorithm is capable of adapting to both frequency and amplitude variations in the primary noise. To reduce the computational burden of the proposed FX-WFLC-LMS algorithm, a computationally efficient filtered-error weighted-frequency Fourier linear combiner least mean square (FE-WFLC-LMS) algorithm is also proposed. The comparative performance of these proposed algorithms is evaluated through extensive simulation and real-time experiments. It was found that both these proposed algorithms are capable of correcting any amount of frequency mismatch and are suitable for narrowband ANC systems.
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