我在 Matlab 中修补了一个与主动降噪非常相似的问题。在文献中，次级路径被描述为从自适应滤波器的输出到误差输入传感器的传递函数。该算法需要对该路径进行建模才能获得良好的结果。
但是，也存在从噪声源到自适应滤波器的传递函数。ADC 将始终具有低于奈奎斯特速率的一些过渡带。当我在 Matlab 中模拟 ADC 时，自适应滤波器会尝试反转 ADC 响应并模拟我试图取消的系统。事实上，如果系统是纯粹的延迟，这正是逆系统识别问题。
在某些应用中，可以忽略 ADC，因为信号可能已经是数字的，但我认为 ANC 不会出现这种情况。为什么没有提到这是一个问题？是因为在实践中，ADC 的脉冲响应比系统响应短吗？
您是正确的，系统将尝试反转 ADC 滤波器。在声学中，这通常不是问题，因为在这些频率上没有太多能量。如果您的应用不是标准声学系统，则可能有机会将 ADC 滤波器的副本放在植物路径中（这通常是不可能的，因为误差总和仅存在于声学域中）。或者，您可以在误差信号上放置一个温和的低通滤波器，这样自适应滤波器就不会响应接近奈奎斯特的频率。这会稍微减慢适应速度。
我也在研究 ANC，据我了解，我可能会为您提供一些说明。
我在 ADC 建模上看不到您的确切观点，但据我所知，此 ADC 传递函数将包含在辅助路径建模中。
“然而，也有从噪声源到自适应滤波器的传递函数。”
您的意思是参考输入麦克风的建模吗，据我所知，噪声源与自适应滤波器之间仅涉及的传递函数是参考输入麦克风功能。
您使用辅助路径描述的方式也让我有些困惑。
但这是我从这篇论文第 945 页所知道的
这里 P(z) 是参考输入传感器和误差传感器之间的未知主要声学路径。
以下文字直接引用自提供的参考资料
求和点表示从消除扬声器到误差麦克风的空间中的声学叠加，其中初级噪声与自适应滤波器的输出相结合。
因此，有必要补偿从 y(n) 到 e(n) 的次级路径传递函数，其中包括数模 (D/A) 转换器、重构滤波器、功率放大器、扬声器、声学路径扬声器到误差麦克风、误差麦克风、前置放大器、抗混叠滤波器和模数 (A/D) 转换器。
您可能已经知道补偿是通过离线或在线建模技术完成的。
如果您还想包括您的主要路径建模，即参考麦克风 TF，您可以这样做，或者如果您正在考虑反馈效应，那么在反馈补偿中再次包含此参考麦克风传递函数。
如果我错了，请纠正我。
感谢您提出这个问题！