Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2011.10a
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pp.672-672
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2011
This study describes the comparison of noise suppression performances at different locations of two error microphones in active noise control (ANC) for outdoor applications. For this study, 12 different locations were predefined to decide best locations for error sensors in terms of suppressing noise. As shown in Fig. 1, the ANC system with one primary loudspeaker, two secondary loudspeakers and two error microphones is operated by a filtered-x LMS (FXLMS) algorithm which is implemented in a TI 6713 DSP board and Realsys 4713 AD/DA Extension board. The noise for the primary source is a typical road noise measured at a highway roadside. The lengths of adaptive filters of W1 and W2 are varied from 32 to 128 respectively. An intensive computer simulation was accomplished before outdoor ANC experiments. It is expected from the simulation results that the ANC performances are very much dependent upon the locations of the two error microphones.
In this paper, a Gauss-Seidel fast affine projection (GS-FAP) algorithm developed for the linear active noise control (ANC) is further utilized for nonlinear ANC of a 2nd-order Volterra systems with a nonlinear primary path and a noisy secondary path. The simulation results, obtained by applying adaptive Volterra filtering, show that the proposed approach yields more stable and faster nonlinear AN.C, compared with the conventional methods for the nonlinear ANC in case of noisy plant models.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.65
no.3
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pp.171-177
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2016
Noise problem that occurs in living environment is a big trouble in the economic, social and environmental aspects. In this paper, the filtered-X LMS algorithms, the adjoint LMS algorithms, and the robust adjoint LMS algorithms will be introduced for applications in active noise control(ANC). The filtered-X LMS algorithms is currently the most popular method for adapting a filter when the filter exits a transfer function in the error path. The adjoint LMS algorithms, that prefilter the error signals instead of divided reference signals in frequency band, is also used for adaptive filter algorithms to reduce the computational burden of multi-channel ANC systems such as the 3D space. To improve performance of the adjoint LMS ANC system, an off-line measured transfer function is connected parallel to the LMS filter. This parallel-fixed filter acts as a noise controller only when the LMS filter is abnormal condition. The superior performance of the proposed system was compared through simulation with the adjoint LMS ANC system when the adaptive filter is in normal and abnormal condition.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.2
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pp.143-149
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2011
In this paper, IIR structures are proposed to reduce the computation complexity of the secondary-pass estimation in active noise control(ANC) systems. However, there are stability problems of using IIR models to reduce the computation complexity in ANC systems. To overcome these problems, we propose a stabilizing procedure of recursive least mean squares (RLMS) algorithms for eatimating the parameters of IIR models of the secondary path transfer functions. The multichannel ANC systems are implemented by using the TMS320C6713 DSP board to test the performance of computation complexity and stability of the proposed methods. Comparing the IIR filters with the FIR filters, the IIR filters can reduce 50[%] of the computation and obtain similar noise reduction result.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.3
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pp.169-174
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2015
Noise problem that occurs on the road is raising a lot of problems in the economic, social and environmental aspects. The active noise control (ANC) systems based on the filtered-X least mean square(FxLMS) algorithm have a problem with compensating the acoustic feedback of secondary route. However, newly proposed correlation-LMS(CLMS) and expanded CLMS algorithms have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time. The CLMS and expanded CLMS algorithm was developed to improve the real-time implementation performance under the variable input noise such as road noise environment. In this paper, we compared and analyzed their performance. From the results of the Matlab simulation for an ANC system, it is shown that expanded CLMS algorithms are more convergence speed and keep the desirable performance even in the input of road noise situation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.12
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pp.2068-2072
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1997
Acoustic noise has become an increasingly important issue, especially in the industrial environment. Nowadays home and office are not exceptional, mainly due to the increase in the usage of machinery. Active Noise Control(ANC) becomes efficiently an available tool for the noise suppression with rapid advances of solid state electronics. In this study an ANC system is developed for audio headphone to work as a noise protector, so called an ear-muff. The system is developed to kill a certain frequency band noises selectively which is purposed to suppress only the dominant ambient noise such that normal numan conversation is not disturbed with wearing the ear-muff. For the purpose, an ANC design strategy is suggested and implemented with an analogue control circuit. The performance is evaluated by frequency response test, which shows well consistence with theoretical one. The results are so satisfactory that noise of 640 Hz, which is aimed to suppress, is reduced by 20db without significant distortion in other frequency band.
In active noise control (ANC) systems, the convergence behavior of the conventional Filtered-X Least Mean Square (FXLMS) algorithm may be affected by nonlinear distortions in the secondary path (e.g., in the power amplifiers, loudspeakers, transducers, etc.), which may lead to degradation of the error-reduction performance of the ANC systems. In this paper, a stable FXLMS algorithm with fast convergence is proposed to compensate for undesirable nonlinear distortions in the secondary-path of ANC systems by employing the Volterra filtering approach. In particular, the proposed approach is based on the utilization of the conventional P-th order inverse approach to nonlinearity compensation in the secondary path of ANC systems. Finally, the simulation results showed that the proposed approach yields a better convergence behavior In the nonlinear ANC systems than the conventional FXLMS.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.6
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pp.547-554
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2007
This thesis presents a kind of active noise control(ANC) algorithm for reducing noise due to engine inside a car. The proposed control algorithm is, by using WP(Wavelet Packet), a one improving the instability due to delay of noise transmission and the lack of response ability for the rapid change of noise, which are defects of the existing FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) algorithm. The chief character of this system is a thing that faster operation than the FXLMS is implemented by inserting WP in the secondary path. In other words, WP implements parallel operation. Then, the weights of filter in the adaptive algorithm will be updated faster. In addition, because WP have so excellent a resolution, they can process very minute noise. The efficiency of this control algorithm will be demonstrated in the matlab simulation and in the actual experiments by using a Labview program and a car.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.667-675
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2002
In this Paper, we present a new nonlinear active noise control scheme using neural networks. Two neural network4 are used, one is for the active controller and another one is for the secondary path model. This scheme is suitable for the plant which has time-varing secondary path dynamics, because the secondary path modeling is performed via on-line fashion. Simulation results of active noise control with nonlinear primary/secondary path are presented. The results show that the new algorithm can reduce the noise level greatly.
Active noise control(ANC) is an approach to noise reduction in which a secondary noise source destructively interferes with the unwanted noise is introduced. Generally, the performance of ANC is determined how well a secondary noise tracks noises. A secondary noise is generated from the cancelling speaker and a error sensor pick up error signal. The transfer function between the cancelling speaker and the error sensor is not flat and distorts secondary noises. Consequently, the performance of ANC is degraded by the transfer function. In this paper, a single sensor ANC which considers the characteristics of the speaker and the error sensor is proposed. To reduce distortion of secondary noises, the transfer function is estimated by adaptive inverse modelling and the primary noises are estimated by Kalman filter. Experimental results show that the proposed single sensor ANC effectively attenuates noises.
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