基本信息
内容简介
本书以管道噪声为对象和背景，重点介绍有源噪声控制算法。全书共分8章，第1章介绍了有源噪声控制的基本原理及发展历程。第2章概述了经典的有源噪声控制算法。第3章及第4章研究了针对重复性和周期性噪声的迭代学习控制及重复控制算法。第5章给出了随机性脉冲噪声的有源控制算法。第6章介绍了时变系统的有源噪声控制算法。第7章介绍了基于神经网络的非线性系统的有源噪声控制算法。第8章以管道噪声为被控对象，对第3～7章所介绍的各种算法进行了仿真及实验分析，给出了仿真及实验结果。本书可供从事噪声与振动控制、信号处理及相关研究和开发的教师、研究生及工程技术人员参考。
目录
第1章绪论1
1.1噪声的危害1
1.2噪声的无源控制方法2
1.2.1吸声降噪2
1.2.2隔声降噪3
1.2.3消声器降噪3
1.3噪声的有源控制方法4
1.3.1有源噪声控制的基本原理4
1.3.2有源噪声控制的发展历程5
1.4有源噪声控制系统的基本结构7
1.4.1前馈控制7
1.4.2反馈控制8
1.5管道声场的特性分析9
1.5.1平面波截止频率9
1.5.2平面波相消干涉原理10
1.6有源噪声控制技术的应用11
第2章经典的有源噪声控制算法12
2.1自适应滤波器12
2.1.1有限脉冲响应（FIR）滤波器12
2.1.2无限脉冲响应（IIR）滤波器13
1.1噪声的危害1
1.2噪声的无源控制方法2
1.2.1吸声降噪2
1.2.2隔声降噪3
1.2.3消声器降噪3
1.3噪声的有源控制方法4
1.3.1有源噪声控制的基本原理4
1.3.2有源噪声控制的发展历程5
1.4有源噪声控制系统的基本结构7
1.4.1前馈控制7
1.4.2反馈控制8
1.5管道声场的特性分析9
1.5.1平面波截止频率9
1.5.2平面波相消干涉原理10
1.6有源噪声控制技术的应用11
第2章经典的有源噪声控制算法12
2.1自适应滤波器12
2.1.1有限脉冲响应（FIR）滤波器12
2.1.2无限脉冲响应（IIR）滤波器13
前言
有源噪声控制（Active Noise Control, ANC）是近年来得到广泛关注的研究领域。其基本原理是基于声波的相消干涉原理，通过引入可控的次级声源，并控制次级声源使其输出和来自主噪声源的噪声发生干涉，进而达到降低噪声水平的目的。有源噪声控制的出现是为了弥补无源控制方法的不足，传统无源噪声控制方法采用吸声和隔声等手段，对中高频噪声比较有效，而对低频噪声的控制需要庞大的装置，一般难以实现。于是有源噪声控制技术应运而生。从理论上说，有源噪声控制在低频范围内可以达到很高的降噪量，同时可以使整个系统体积很小，便于设计和控制，具有很大的优越性。
20世纪80年代初，随着数字信号处理理论和技术的逐步成熟，基于自适应滤波理论的有源噪声控制技术开始起步并迅速发展。尤其是1981年Morgan等人提出了获得广泛应用的FXLMS算法，有效解决了由于次路径所引起的系统不稳定问题，开创了自适应有源噪声控制的先河。至此，有源噪声控制的研究正式进入了蓬勃发展时期。目前国内外有多家科研机构从事这方面的研究工作，其中有源消声耳机、空调管道有源消声和振动的有源隔离等技术已经在工程中得到应用。
本书以管道噪声为对象和背景，重点介绍有源噪声控制算法。本书共分8章，第1章介绍了有源噪声控制的基本原理及发展历程，概述了有源噪声控制系统的基本结构，并对管道声场的基本特性进行了简要分析。第2章概述了经典的有源噪声控制算法。内容包括自适应滤波器的基本结构、次路径建模方法、经典的FXLMS算法以及各种改进的FXLMS算法。第3章研究了重复性噪声的有源控制算法——迭代学习控制算法。根据系统的渐近稳定及单调收敛条件，推导出适用于非最小相位ANC系统的迭代学习滤波器设计算法——基于约束优化的非因果稳定逆求解算法。第4章研究了周期性噪声的有源控制算法——重复控制算法。首先分析了基于重复控制算法的ANC系统的稳定条件，并根据稳定条件，设计了重复控制算法的非因果学习滤波器。第5章给出了随机性脉冲噪声的有源控制算法，脉冲噪声控制是目前有源噪声控制领域的一个研究热点。本章首先介绍了脉冲噪声的特性及建模方法，详细分析了现有的随机性脉冲噪声的有源控制算法。在此基础上，提出了通用步长归一化算法，进一步简化了算法的设计及实现流程。第6章介绍了时变系统的有源噪声控制算法。主要包括次路径在线辨识算法、基于SPSA的无模型算法及基于FFT的无模型迭代学习控制算法，以适应ANC系统次路径时变的情况。第7章介绍了基于神经网络的非线性系统的有源噪声控制算法，其中包括参考及误差信号滤波的BP神经网络算法、函数链接型神经网络算法及自适应递归模糊神经网络算法。第8章以管道噪声为被控对象，对第3～7章所介绍的各种算法进行了仿真及实验分析，给出了仿真及实验结果。
本书的内容以作者在该领域10余年的科研积累为主，同时广泛参考了国内外同行的研究成果。书中引用时已做了相应标注，在此向各位作者表示感谢。作者10余年的研究工作先后得到了北京市教委科技发展计划项目、北京市教委骨干教师项目和北京市优秀人才项目等的持续支持。本书的出版得到了北京市属高等学校人才强教深化计划——模式识别与智能系统学术创新团队项目(PHR201106131)的经费资助，在此一并表示感谢。
本书由北京信息科技大学周亚丽和张奇志著写。虽然作者进行了反复修改，但因为水平限制，存在错误在所难免。欢迎读者批评指正。
作者
2014年4月
20世纪80年代初，随着数字信号处理理论和技术的逐步成熟，基于自适应滤波理论的有源噪声控制技术开始起步并迅速发展。尤其是1981年Morgan等人提出了获得广泛应用的FXLMS算法，有效解决了由于次路径所引起的系统不稳定问题，开创了自适应有源噪声控制的先河。至此，有源噪声控制的研究正式进入了蓬勃发展时期。目前国内外有多家科研机构从事这方面的研究工作，其中有源消声耳机、空调管道有源消声和振动的有源隔离等技术已经在工程中得到应用。
本书以管道噪声为对象和背景，重点介绍有源噪声控制算法。本书共分8章，第1章介绍了有源噪声控制的基本原理及发展历程，概述了有源噪声控制系统的基本结构，并对管道声场的基本特性进行了简要分析。第2章概述了经典的有源噪声控制算法。内容包括自适应滤波器的基本结构、次路径建模方法、经典的FXLMS算法以及各种改进的FXLMS算法。第3章研究了重复性噪声的有源控制算法——迭代学习控制算法。根据系统的渐近稳定及单调收敛条件，推导出适用于非最小相位ANC系统的迭代学习滤波器设计算法——基于约束优化的非因果稳定逆求解算法。第4章研究了周期性噪声的有源控制算法——重复控制算法。首先分析了基于重复控制算法的ANC系统的稳定条件，并根据稳定条件，设计了重复控制算法的非因果学习滤波器。第5章给出了随机性脉冲噪声的有源控制算法，脉冲噪声控制是目前有源噪声控制领域的一个研究热点。本章首先介绍了脉冲噪声的特性及建模方法，详细分析了现有的随机性脉冲噪声的有源控制算法。在此基础上，提出了通用步长归一化算法，进一步简化了算法的设计及实现流程。第6章介绍了时变系统的有源噪声控制算法。主要包括次路径在线辨识算法、基于SPSA的无模型算法及基于FFT的无模型迭代学习控制算法，以适应ANC系统次路径时变的情况。第7章介绍了基于神经网络的非线性系统的有源噪声控制算法，其中包括参考及误差信号滤波的BP神经网络算法、函数链接型神经网络算法及自适应递归模糊神经网络算法。第8章以管道噪声为被控对象，对第3～7章所介绍的各种算法进行了仿真及实验分析，给出了仿真及实验结果。
本书的内容以作者在该领域10余年的科研积累为主，同时广泛参考了国内外同行的研究成果。书中引用时已做了相应标注，在此向各位作者表示感谢。作者10余年的研究工作先后得到了北京市教委科技发展计划项目、北京市教委骨干教师项目和北京市优秀人才项目等的持续支持。本书的出版得到了北京市属高等学校人才强教深化计划——模式识别与智能系统学术创新团队项目(PHR201106131)的经费资助，在此一并表示感谢。
本书由北京信息科技大学周亚丽和张奇志著写。虽然作者进行了反复修改，但因为水平限制，存在错误在所难免。欢迎读者批评指正。
作者
2014年4月
