Darbeli gürültüyü azaltmak için çevrimiçi ikincil yol modelleme (OSPM) kullanan etkili çok kanallı ileri beslemeli uyarlanabilir gürültü kontrol sistemi

Abstract

Adaptif algoritmalar, düşük frekanslı aktif gürültü kontrolü (ANC) uygulamaları için uzun zamandan beri kullanılmaktadır. Ancak, ana uygulama alanları Gauss gürültüsü olmuştur. Yakın geçmişte, tek kanallı ANC sistemlerinde dürtüsel gürültü (IN) iptali üzerine bazı çalışmalar yapılmıştır. Bu yazıt, ilk kez uyarlamalı algoritmalar kullanan Çevrimiçi İkincil Yol Modellemeli (OSPM) çok kanallı (MC) ANC Sistemlerinde IN ile ilgilidir. Çeşitli hesaplama karmaşıklığı aralığına ait çeşitli mevcut tekniklerin performansını karşılaştırır ve orta ila çok yüksek IN ile başa çıkmak için dört yeni yöntem önerir: FxRLS-VSSLMS, VSSLMS-VSSLMS, FxLMAT-VSSLMS ve NSS MFxLMAT-VSSLMS. Simülasyon sonuçları, önerilen bu yöntemlerin, durağan ve durağan olmayan için karşılaştırılabilir modelleme doğruluğuna ek olarak, dürtüsel ortam altında ortalama gürültü azaltma (MNR) için hızlı yakınsama hızı, en düşük sabit durum hatası, sağlamlık ve kararlılık açısından çok daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. hesaplama karmaşıklığını birçok kat azaltmanın yanı sıra akustik yollar.Adaptive algorithms have been used, since long, for low frequency active noise control (ANC) applications. However, their main area of application has been Gaussian noise. In recent past, some work has been done on impulsive noise (IN) cancellation in single channel ANC systems. This inscription deals with IN in multichannel (MC) ANC Systems with Online Secondary Path Modelling (OSPM) employing adaptive algorithms for the first time. It compares performance of various existing techniques belonging to varied computational complexity range and proposes four new approaches, namely: FxRLS-VSSLMS, VSSLMS-VSSLMS, FxLMAT-VSSLMS and NSS MFxLMAT-VSSLMS to deal with modest to very high IN. Simulation results show that these proposed approaches demonstrated much better performance in terms of fast convergence speed, lowest steady state error, robustness and stability for mean noise reduction (MNR) under impulsive environment in addition to comparable modelling accuracy for stationary as well as non-stationary acoustic paths besides reducing computational complexity many folds.