Performance Comparison of LMS and RLS Algorithms for Ambient Noise Attenuation

衰减 算法 计算机科学 噪音(视频) 环境噪声级 声学 人工智能 物理 光学 声音(地理) 图像(数学)
作者
Amira Chiheb,Hassina Khelladi
出处
期刊:International Journal of Electrical and Computer Engineering Research [International Journal of Electrical and Computer Engineering Research]
卷期号:4 (1): 14-19
标识
DOI:10.53375/ijecer.2024.383
摘要

The aim of this study is to implement two different types of adaptive algorithms for the noise cancellation. The study explores the well-known least mean squares (LMS) adaptive algorithm, which is based on stochastic gradient descent approach, and its performances in terms of noise attenuation level and swiftness in active noise control (ANC). Another algorithm is considered in this investigation based upon the use of the least squares estimation (LSE), commonly named, the recursive least squares algorithm (RLS), and will be compared to the LMS. In order to evaluate the potential of each one, a few simulations are achieved. The numerical experiments are performed by using several real recordings of different environment noises tested on the two proposed adaptive algorithms. A comparison is emphasized regarding noise suppression ability and convergence speed, by implementing both adaptive algorithms on the same noise sources. From this numerical study, the RLS algorithm reveals a faster convergence speed and better control performances than the LMS algorithm.
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