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实验三 主动降噪实验 指导老师：王旭永 小组成员：吴淑标 5110209352 汤剑宏 5110209355 朱安林 5110209344 word.
word. 目录
一、实验目的 ......................................................................................... 1 二、实验原理 ......................................................................................... 1 三、实验仪器 ......................................................................................... 3 四、实验步骤 ......................................................................................... 4 五、实验过程 ......................................................................................... 5 六、程序代码及解释.............................................................................. 7 七、实验数据观察及解释 .................................................................... 10 八、误差分析 ....................................................................................... 11 九、实验感想 ....................................................................................... 12 word.
word. 一、实验目的 1. 了解噪声的基本概念； 2. 了解工程中处理噪声的常规方法； 3. 掌握主动降噪的基本原理与方法； 4. 通过实验模拟主动降噪，分析降噪效果。
二、实验原理 主动降噪（主动噪声控制），又称为有源噪声控制。早在1933年就由德国物理学家Paul Lueg提出了。其主要依据了声波的干涉原理，来消除噪声。主动降噪的基本原理图如图1所示：
简单的说就是用传感器检测噪声信号，通过控制系统反馈给次声源，由次生源发出与原噪声信号频率相同、幅值大小相同、相位相反的声信号，根据声波叠加原理，达到一种降噪的效果。其逻辑程序框图如图2所示：
图1 主动降噪的原理
图2 主动降噪逻辑框图 word.
word. 主动降噪，习惯上可以进行如下分类： 1）有源声控制和有源力控制； 2）单通道有源控制和多通道有源控制； 3）非自适应有源控制和自适应有源控制。 对于有源噪声控制系统而言，也可以这样分类： 1）模拟系统和数字系统； 2）前馈控制系统和反馈控制系统； 3）单通道系统和多通道系统。 主动降噪的实现： 以单通道有源噪声控制系统为例，这里也分非自适应有源噪声控制系统和自适应有源噪声控制系统。 1）自适应有源噪声控制系统： 该系统一般由初级声源、自适应控制器、次级声源和误差传感器组成。其特点是控制器带反馈，并具有自适应控制算法，控制器多为数字控制器。这种系统适用的范围宽，相对灵活，但其结构复杂，实现难度加大，成本增加。本系统原理图如图3所示：
本实验主要采用此种控制方式。 2）非自适应有源噪声控制系统： 该系统一般由初级声源、控制器、次级声源和传感器组成。其特点是控制器不带反馈，可以是模拟控制器，也可以是数字控制器。这种系统适用的范围有限。 影响主动降噪性能的主要因素： 1）初级声源的类型与特征：
图3 自适应有源噪声控制系统 word. word. 此时，最适合的噪声源是集中参数噪声源，最好是点噪声源。这样，可以使用尽可能少的次级声源获得最大降噪量。 2）次级声源的位置： 一般为获得全局空间噪声能量的降低，在进行次级声源的布置时，应该遵循从空间和时间上完全能够复制初级声场的原则，使得次级声源称为初级声源的“镜像”。 3）传感器（误差传感器）的位置与个数： 对于有源降噪而言，所使用的传感器（误差传感器）位置与个数是至关重要的。因为其位置是否合适，直接影响到获取初级声源的质量；其个数多少关系到降噪效果。 4）参考信号与质量： 参考信号能够获得并质量好，就可以构造性能良好的前馈控制器，因为前馈控制器相对于反馈控制器而言，结构简单，性能易于稳定。 5）自适应算法与控制器硬件： 对于宽带噪声的降噪而言，好的自适应算法将扮演重要的角色。它不仅关系着控制器的复杂程度、系统稳定性。因此，一个好的自适应算法应该兼顾收敛性、鲁棒性和计算量三个方面。 控制器硬件设置应该以能够实时地、准确地完成自适应算法为目标。
三、实验仪器 本实验用到的实验设备比较简单：笔记本电脑（图4）、扬声器即音箱（图5）、传感器即麦克风（图6）；所使用的编程软件是Matlab，方案简单易行。
图4 笔记本电脑 图5 扬声器 word. word. 四、实验步骤 1）完成各仪器能否正常工作的检验，保证实验正常进行； 2）按计划搭建实验平台，如图7所示；
3）打开Matlab软件，将编好的程序烧录其中，准备开始实验； 4）选择相对安静的空间，运行程序，程序会自动会输出8张图，分别包括降噪前、后的波形图和幅值频谱图； 5）待程序运行完毕，观察最后一次降噪的幅值频谱图，和原噪声进行比较是否达到了降噪的效果，如不满足需要进行调试，再次重复实验； 6）满足要求后，结束程序，拆除实验平台，整理实验设备； 7）整理相关实验图片和数据，进行数据分析；
图6 传感器 图7 实验整体平台 word.
word. 8）分析实验误差，得出结论并撰写实验报告。
五、实验过程 实验平台搭建过程： 1）选择相对安静的空间环境，将平整的桌面当做实验平台； 2）将这对音箱间隔合适的距离对放，并且使发声源在一条直线上，连接电脑USB接口加耳机接口，将其中一个声道当做噪声源，另一个声道做次生源；（本实验并没有选择添加声道） 3）把麦克风的接收点放置在上述直线上的任意一点，保持稳定位置不变，连接电脑的USB接口，作为声音传感器。 正式实验过程： 1）选择噪声频率1100Hz，声源持续时间为120s，次生源除了相位值与原噪声不同，其余一致，检测控制时间为3s一个循环，目的就是不断改变相位，一切准备就绪，运行程序； 2）第一步为检测程序，结果会识别出原噪声的频率以及相应的幅值，会首先输出两幅图，分别是原噪声信号波形图和幅值频谱图，如图8所示：
图8 检测原噪声程序输出结果 word.
word. 3）第二步为降噪第一阶段，次生源会发出和原噪声一致的声信号，以pi/3为精度，不断移动次生源的相位，直到筛选出目标相位（相邻两点叠加后信号的幅值小于原噪声的幅值），此时跳出该循环，并输出另外两幅图，即第一步降噪的信号波形图和幅值频谱图，如图9所示：
4）第三步为降噪第二阶段，目标函数进入第二个循环，以pi/12为精度，不断移动次生源的相位，直到筛选出目标相位（叠加后信号的幅值降低50%），此时跳出该循环，并输出两幅图，即第二步降噪的信号波形图和幅值频谱图，如图10所示：
图9 第一步降噪程序输出结果
图10 第二步降噪程序输出结果 word.
word. 5）第四步为降噪第三阶段，目标函数进入第三个循环，以pi/24为精度，不断移动次生源的相位，直到筛选出目标相位（叠加后信号的幅值降低70%），此时跳出该循环，次生源便以该相位值持续发出信号，即持续降噪效果，输出最后两幅图，即第三步降噪的信号波形图和幅值频谱图，如图11所示：
6）若实验能够成功运行，则结束运行程序，整理实验器材，分析实验数据，并做误差分析。
六、程序代码及解释 Fs=8192; %采样频率为8192 t=1:(120*Fs); %定原噪声发声时间为120s yy=zeros(2,120*Fs); %建立两行零矩阵，以存储双声道不同的声信号 yy(1,:)=40*sin(2*pi*1100*(t/Fs)-pi/3); %原噪声的发声程序，频率1100Hz sound(yy,Fs); %Matlab发声代码 Y=audiorecorder(Fs,16,1); %Matlab声卡采集代码，采样精度为16，单声道 disp('Start speaking.'); recordblocking(Y,3); %声音收集时间为3s disp('End of Recording.'); y=getaudiodata(Y); %Matlab声信号转化为数值代码 figure(1); %Matlab画图代码 subplot(241); plot(y); %第一幅图原噪声波形图 xlabel('time'); ylabel('fuzhi');
图11 第三步降噪程序输出结果