考虑一个降噪耳机:
如果我有来自外部世界的噪声信号,请将其麦克风,通过乘以 -1(使用运算放大器或数字方式)来翻转极性,延迟适当的量,然后从扬声器播放 - 总和耳朵处的噪声和抗噪应该接近于零(在低频下具有更好的性能)。
FXLMS 或 LMS 如何对此进行改进?为什么极性反转(“相位消除”)在消除噪声方面没有那么有效,至少在文献中(例如 Kuo 1994)?
考虑一个降噪耳机:
如果我有来自外部世界的噪声信号,请将其麦克风,通过乘以 -1(使用运算放大器或数字方式)来翻转极性,延迟适当的量,然后从扬声器播放 - 总和耳朵处的噪声和抗噪应该接近于零(在低频下具有更好的性能)。
FXLMS 或 LMS 如何对此进行改进?为什么极性反转(“相位消除”)在消除噪声方面没有那么有效,至少在文献中(例如 Kuo 1994)?
您的极性反转方法只是将相同的相移(延迟)和增益应用于所有频率,并且可能不是自适应的(甚至是闭环)。对于一些有限的情况,它可能工作得相当好,其中相位和增益已经针对特定环境进行了调整,但是对环境的任何更改都会降低其有效性。
然而,LMS 是一种自适应方法,它不断“调整”滤波器,使用随频率变化的适当增益和相位响应为您提供最佳消除,并适应不断变化的环境。