CN106169294A - 有源噪声控制系统的次级路径估计滤波器建模的自动选择方法 - Google Patents

有源噪声控制系统的次级路径估计滤波器建模的自动选择方法 Download PDF

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Abstract

提供一种有源噪声控制系统和一种用于有源噪声控制系统的次级路径建模的自动选择的相关方法。所述方法包括以下步骤：接收参考信号；由次级路径估计滤波器过滤参考信号以获得过滤参考信号，其中所述次级路径估计滤波器从多个候选次级路径滤波器中确定；由自适应滤波器过滤参考信号来提供补偿信号；感测有源噪声控制系统在收音位置处的残余噪声信号；以及根据残余噪声和过滤参考信号调节多个自适应滤波器的滤波器系数。

Description

有源噪声控制系统的次级路径估计滤波器建模的自动选择方法
技术领域
本发明涉及有源噪声控制，且尤其针对用于次级路径估计滤波器建模的自动选择方法和相关的有源噪声控制系统，其能够实现次级路径估计滤波器补偿信号的自动选择。
背景技术
有源噪声控制的目的在于从扬声器中产生抗噪声信号来最小化或消除原始信号的噪声级别。传统噪声控制技术采用无源处理来最小化噪声级别。例如，汽车工业通过使用消声器吸收引擎噪声来最小化汽车车厢内的噪声级别。这些传统噪声控制技术能最小化中频或高频的噪声。然而，上述技术并不能最小化低频噪声。采用有源噪声控制，则产生与低频噪声信号具有同样的低频率的抗噪声信号。所述抗噪声信号的相位与低频噪声信号的相位相反。当两个信号到达同一点时，满足叠加原理并彼此抵消。
滤波-x最小均方(FxLMS)算法是最流行的有源噪声控制(ANC)的自适应算法，主要由于该算法的简单和强健性。然而，FxLMS算法的收敛速度慢。此外，当存在大量的参考测量噪声和误差信号时，该算法的性能下降。
因此，需要提供有源噪声控制系统和相关方法来解决上述问题。
发明内容
详细的描述参见随后的结合附图的实施例。
本发明提供有源噪声控制系统和用于有源噪声控制系统的次级路径建模的相应的自动选择方法。所述方法包括以下若干步骤：接收参考信号；由次级路径估计滤波器过滤参考信号以获得经过滤的参考信号，其中所述次级路径估计滤波器从多个候选的次级路径滤波器中确定；由自适应滤波器过滤参考信号以提供补偿信号；感测有源噪声控制系统收音位置的残余噪声信号；并且，根据残余噪声以及经过滤的参考信号调节多个自适应滤波器的滤波器系数。
本发明提供一种有源噪声控制系统。所述有源噪声控制系统包括：用于过滤参考信号以获得经过滤的参考信号的次级路径估计滤波器；用于过滤参考信号以提供补偿信号的自适应滤波器；以及用于从多个候选的次级路径估计滤波器中确定次级路径估计滤波器的计算单元。根据经过滤的参考信号和残余噪声信号，所述计算单元进一步调节自适应滤波器的多个滤波器系数，所述残余噪声信号由设置在有源噪声控制系统收音位置的误差传声器感测。
附图说明
通过随后详细的说明和结合附图的实例，能够更充分地理解本发明，其中：
图1A所示为根据本发明的实施例的有源噪声控制(ANC)系统的框图；
图1B所示为根据附图1A的实施例的使用FXLMS算法的有源噪声控制(ANC)系统的框图；
图2所示为根据本发明的另一实施例的ANC系统的框图；
图3所示为根据本发明一实施例的具有次级路径估计滤波器自动选择联机自适应的ANC系统；
图4所示为根据附图3的实施例的选择相位的第一实例框图；
图5所示为根据附图3的实施例的选择相位的第二实例框图；
图6所示为根据附图3的实施例的选择相位的第三实例框图；
图7所示为根据本发明的实施例的选择器的框图；
图8所示为根据本发明的实施例的有源噪声控制系统的次级路径建模的自动选择方法的流程图。
具体实施方式
随后的说明是出于描述发明的一般原理的目的，并不是限定性的。本发明的保护范围由权利要求确定。
图1A所示为根据本发明实施例的使用FXLMS算法的有源噪声(ANC)系统的框图。有源噪声控制系统100包括控制器110、扩音器120和扬声器130。在有源噪声控制系统100中，所述扩音器120位于使用者想要最小化噪声的声场内。声场内的扩音器120被认为是“误差扩音器”。所述控制器110配置用于实现输入参考信号和中间信号的过滤和LMS计算，详细内容将在随后描述。本领域技术人员能够设想将多种扩音器应用于ANC系统。
图1B所示为根据图1A的实施例的使用FXLMS算法的有源噪声控制(ANC)系统的框图。P(z)为从噪声源至误差扩音器120的主路径的传递函数。输入信号x(n)为参考信号。S(z)为次级路径的传递函数，为次级路径的传递函数的估计(estimate)。通过自适应滤波器W(z)产生的抗噪声信号y(n)使来自噪声源的主噪声d(n)被消除或降级。所述抗噪声信号y(n)由次级路径扬声器130产生，而e(n)是通过误差扩音器120获得的残余噪声。例如，通过次级路径S(z)过滤抗噪声信号y(n)并使其从主噪声d(n)中被去除从而产生残余信号，即残余误差e(n)。残余信号e(n)被反馈至控制器110用于预设计算，例如LMS计算或归一化最小均方(NLMS)计算等。
位于e(n)和y(n)之间的次级路径包括扬声器130、误差扩音器120和位于扬声器130和误差扩音器120之间的声学路径。本领域普通技术人员应知晓次级路径传递函数S(z)是未知的并且是需要补偿的。特别地，次级路径估计滤波器补偿S(z)的次级路径效应，并且所述次级路径传递函数S(z)的补偿是关键因素，其直接影响有源噪声消除的表现。
应该注意的是所述控制器110可以包括自适应滤波器W(z)、次级路径估计滤波器和LMS计算单元(例如LMS滤波器)。通过由中央处理器(CPU)或数字信号处理器(DSP)执行的软件来实施自适应滤波器W(z)、次级路径估计滤波器和LMS计算单元。可选的，所述自适应滤波器W(z)、次级路径估计滤波器和LMS计算单元还可以由特定硬件电路或等效逻辑电路来实施。
图2所示为根据本发明另一实施例的ANC系统200的框图。多个预训练(或预设)候选次级路径估计滤波器用于模拟无自适应的滤波器初始系数。例如，方框210表示选择相位，随机噪声发生器211产生随机噪声信号v(n)，而所述随机噪声信号v(n)被进一步反馈至次级路径S(z)和预训练候选次级路径估计滤波器至中的每个次级路径估计滤波器。从主噪声d(n)中减去“y’(n)+v’(n)”以获得残余信号e(n)。优选地，选择器212选择具有最小误差值的路径，并确定对应选择路径的候选次级路径估计滤波器作为ANC系统200的次级路径估计滤波器。
特别地，对应选择路径的候选次级路径估计滤波器最接近真实次级路径传递函数S(z)。通过从预训练候选次级路径估计滤波器中选择一个最适当的次级路径估计滤波器，ANC系统200能够处理无自适应的次级路径滤波器S(z)的变化。由于预训练候选次级路径估计滤波器的合理覆盖，所述ANC系统200可以达到更好的性能。
图3所示为根据本发明实施例的具有次级路径估计滤波器自动选择联机自适应的ANC系统300。与图1A相比，附加的方框310表示设置在ANC系统300内的选择相位。在方框310内，所述随机噪声发生器311产生随机噪声信号v(n)，其例如为具有零均值的白噪声，其与主噪声d(n)无关。该随机噪声信号v(n)被叠加到自适应滤波器的输出y(n)上来驱动次级源。此外，所述自适应滤波器被并联叠加到次级路径S(z)上以对其进行联机地估计。用于的输入信号为随机噪声信号v(n)。
这对根据原始噪声定义误差分量是非常有用的：
u(n)＝d(n)-s(n)*y(n)
＝[p(n)-s(n)*w(n)]*x(n)
其中p(n)、s(n)和w(n)为在时间n点的P(z)、S(z)和W(z)的脉冲响应。由于参考信号x(n)与v(n)无关，u(n)也与v(n)无关。因此，LMS方案不受干扰信号u(n)存在的影响。
自适应滤波器S(z)的系数由LMS算法更新，其表示为：
s ^ ( n + 1 ) = s ^ ( n ) + μ v ( n ) f ( n ) = s ^ ( n ) + μ v ( n ) [ v ′ ( n ) - v ^ ′ ( n ) ] - μ v ( n ) u ( n )
这里为的系数矢量，v(n)为参考信号矢量。的预期值收敛至其最佳方案s(n)，将v(n)和u(n)设置为无关。
因此，v’(n)产生用于建立滤波器S(z)和自适应滤波器W(z)的误差信号，它们分别表示为：
e(n)＝d(n)-y'(n)-v'(n)
f ( n ) = y ′ ( n ) + v ′ ( n ) - d ( n ) - v ^ ′ ( n )
将复合信号y’(n)+v’(n)(例如补偿信号)输出至扬声器130来消除或补偿主噪声d(n)。因此，由误差扩音器120获得的残余信号e(n)包含残余信号和随机噪声分量两者。为了估计由误差扩音器120获得的随机噪声分量，由自适应次级路径估计滤波器过滤v(n)。如果从e(n)中减去估计的随机噪声分量v’(n)以获得真实误差信号e’(n)。随后无噪声的误差信号被用于更新自适应滤波器W(z)。因此，通过例如LMS或NLMS等预设的计算算法，使所述自适应滤波器实现随机噪声分量的联机消除。
应该注意的是所述随机噪声发生器311能够用音频源取代。例如，在ANC的运行过程中，在一些应用设备(例如耳机)中，ANC系统的音频源还用于播放音频信号(例如语音和音乐)。为了防止ANC系统消除想要的音频源，并且避免音频信号作为干扰信号降低ANC的性能，可以使用与图3相似的方框。
如图3所示，自适应滤波器实现次级路径S(z)的自适应系统识别，所述次级路径S(z)使用随机噪声信号v(n)作为激励信号。通常来讲，当随机信号v(n)与抗噪声信号y(n)无关时，能够获得理想模型，即因此，误差信号为用于FXLMS算法的真实残余信号。因此，FXLMS算法的性能不会由于附加的随机噪声而降低，并且ANC系统不会因为随机噪声(或想要的音频分量)不反馈至LMS算法而消除随机噪声(或想要的音频分量)。
图4所示为根据图3的实施例的选择相位的第一实例框图。在选择相位310的第一实例中，设置有多个LMS计算单元(例如LMS滤波器312A～312N)。来自于随机噪声发生器311的随机噪声信号v(n)反馈至每个LMS计算单元和每个次级路径估计滤波器(例如311A～311N)。根据每个路径的求和值，每个LMS计算单元可以更新相应次级路径滤波器的系数。例如，LMS计算单元312A接收的输出v1’(n)和残余噪声e(n)的求和值，并根据求和值更新次级路径滤波器的系数。相似地，LMS计算单元312B接收的输出v2’(n)和残余噪声e(n)的求和值，并根据求和值更新次级路径滤波器的系数。
所述选择器313可以从次级路径估计滤波器中选择具有最小误差的一个次级路径估计滤波器，并确定选择的次级路径估计滤波器作为ANC系统300的次级路径滤波器。应该注意的是，自适应过程联机实施，并且根据实际情况，具有最小误差的次级路径估计滤波器可以改变。此外，可以从多个预训练次级路径估计滤波器中选择S(z)的初始系数，并且其减小多个预训练次级路径估计滤波器的差异。然而，当实施自适应过程时，自适应滤波器W(z)的系数被冻结。用更好的次级路径估计滤波器的初始系数能够缩短收敛时间并获得更好的自适应结果。
图5是根据图3的实施例的选择相位的第二实例框图。在选择相位310的第二实例中，控制器内设置有多个LMS计算单元(例如312A～312N)。然而，预训练次级路径估计滤波器进一步用于平行自适应次级路径估计滤波器。例如，预训练次级路径估计滤波器被平行于自适应次级路径估计滤波器放置，并且和的输出叠加在一起产生过滤的随机噪声v1(n)。相似地，预训练次级路径估计滤波器被平行于自适应次级路径估计滤波器放置，并且和的输出叠加在一起。随机噪声v(n)反馈至每个LMS计算单元和每个预训练次级路径估计滤波器和每个自适应次级路径估计滤波器。
根据每个路径的求和值，每个LMS计算单元可以更新相应次级路径滤波器的参数。例如，LMS计算单元312A接收滤波器对(例如和)的输出v1’(n)和残余噪声e(n)的求和值，并更新次级路径滤波器的系数。相似地，LMS计算单元312B接收滤波器对(例如和)的输出v2’(n)和残余噪声e(n)的求和值，并更新次级路径滤波器的系数。
所述选择器313可以从次级路径估计滤波器中选择具有最小误差的一个次级路径估计滤波器，并确定选择的次级路径估计滤波器作为ANC系统300的次级路径滤波器。
图6所示为根据图3的实施例的选择相位的第三实例框图。在选择相位310的第三实例中，控制器内同样也设置有多个LMS计算单元(例如312A～312N)。每个预训练次级路径估计滤波器的输出叠加到残余噪声e(n)上，而每个滤波器对的输出同样叠加到残余噪声e(n)上。然而，每个LMS计算单元接收相应滤波器对的输出和残余噪声e(n)的求和值。例如，LMS计算单元312A接收滤波器对(例如和)的输出v1’(n)和残余噪声e(n)的求和值，并更新次级路径滤波器的系数。相似地，LMS计算单元312B接收滤波器对(例如和)的输出v2’(n)和残余噪声e(n)的求和值，并更新次级路径滤波器的系数。
此外，所述选择器313接收每个预训练次级路径估计滤波器和残余噪声e(n)的求和值，以及每个滤波器对的输出和残余噪声e(n)的求和值。随后，所述选择器313选择其中预训练次级路径估计滤波器和自适应次级路径估计滤波器中具有最小误差的一个作为ANC系统的次级路径估计滤波器。特别地，图6中选择相位310的结构为图4和图5的混合型，并且图6中选择相位保持了自适应次级路径估计滤波器收敛之后的优点。此外，当真实次级路径传递函数改变时(例如ANC系统的环境改变)，图6中的选择相位能够探测到附图3中选择相位的变化。
图7所示为根据本发明实施例的选择器的框图。在一实施例中，参见图4和图7，所述ANC系统300进一步包括接近传感器330，所述接近传感器330能够用于探测所述ANC系统300(例如智能手机)接近耳朵或未在通话中。由接近传感器探测到的接近信息可以帮助选择器313选择更好的次级路径滤波器。
所述选择器313配置用于从一组预训练次级路径估计滤波器和/或一组自适应次级路径估计滤波器中选择更合适的次级路径滤波器。在一实施例中，即便在下行线无法使用时，所述选择器313也会选择具有最小误差的预训练次级路径估计滤波器或自适应次级路径估计滤波器。
在一可选的实施例中，如图7所示，所述选择器313使用传感器数据帮助选择更合适的次级路径滤波器。例如，预训练次级路径估计滤波器和/或自适应次级路径估计滤波器的误差被输入到第一平滑滤波器710以获得平滑误差。此外，所述接近传感器330的传感器数据同样被输入到第二平滑滤波器720以获得平滑传感器数据。决策单元730配置用于决定次级路径滤波器的选择。例如，如果ANC系统下行线可用，决策单元730选择具有最小平滑误差的预训练次级路径滤波器作为ANC系统的次级路径估计滤波器。如果ANC系统的下行线不可用，则所述决策单元确定使用平滑传感器数据。
图8所示为根据本发明实施例的有源噪声控制系统的用于次级路径建模的自动选择方法的流程图。在步骤S810中，接收参考信号。在步骤S820中，由次级路径估计滤波器过滤参考信号以获得经过滤的参考信号，其中从多个候选次级路径估计滤波器中确定次级路径估计滤波器。
在步骤S830中，由自适应滤波器过滤参考信号以提供补偿信号(例如图3所示的复合信号y’(n)+v’(n))。在步骤S840中，感测有源噪声控制系统在收音位置(例如误差扩音器120处)的残余噪声信号。在步骤S850中，根据残余噪声信号和过滤参考信号调节多个自适应滤波器的滤波器系数。应该注意的是步骤S850中的调节步骤可以由图3-6中的多种结构实施。
虽然本发明通过上述实例和优选实施例的方式描述，但是应当理解本发明并不仅限于上述公开实施例。相反，对于本领域技术人员显而易见的多种变形和相似的设置也包含在本发明的范围内。因此，权利要求的范围应当符合最宽泛的解释，从而包括全部变形和相似设置。

Claims (28)

1.一种有源噪声控制系统的次级路径建模的自动选择方法，包括以下步骤：
接收参考信号；
由次级路径估计滤波器过滤所述参考信号以获得过滤参考信号，其中所述次级路径估计滤波器从多个候选次级路径滤波器中确定；
由自适应滤波器过滤所述参考信号以提供补偿信号；
感测有源噪声控制系统在收音位置处的残余噪声信号；以及
根据所述残余噪声信号和所述过滤参考信号调节多个自适应滤波器的滤波器系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器为预设次级路径估计滤波器。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当确定所述次级路径估计滤波器时，所述自适应滤波器的滤波器系数被冻结。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定步骤包括：
接收随机噪声信号；
由所述每个候选次级路径估计滤波器过滤所述随机噪声信号以获得所述每个候选次级路径估计滤波器的过滤随机噪声信号；
根据所述残余噪声信号和所述每个预设次级路径估计滤波器的所述过滤随机噪声信号，确定多个候选次级路径估计滤波器中的一个作为所述次级路径估计滤波器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，滤波-x最小均方算法应用于调节步骤。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述次级路径估计滤波器为具有所述过滤随机噪声信号和所述残余噪声信号的最小求和值的预设次级路径估计滤波器。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个次级路径估计滤波器为自适应次级路径估计滤波器。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器具有用于调节候选次级路径估计滤波器的滤波器系数的相应滤波器。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，确定步骤包括以下步骤：
接收随机噪声信号；
由每个候选次级路径估计滤波器过滤所述随机噪声信号，以获得所述每个候选次级路径估计滤波器的过滤随机噪声信号；
根据所述残余噪声信号和每个候选次级路径估计滤波器的过滤随机噪声信号的求和值，由相应滤波器调节每个候选次级路径估计滤波器的滤波器系数；
确定具有最小求和值的候选次级路径估计滤波器作为次级路径估计滤波器。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器为预设次级路径估计滤波器与自适应次级路径估计滤波器的结合。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器具有用于调节自适应次级路径估计滤波器的滤波器系数的相应滤波器。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，确定步骤包括以下步骤：
接收随机噪声信号；
由预设次级路径估计滤波器和每个候选次级路径估计滤波器的自适应次级路径估计滤波器过滤随机噪声信号分别获得第一过滤随机噪声信号和第二过滤随机噪声信号；
根据残余噪声信号和第一过滤随机噪声信号和每个候选次级路径估计滤波器的第二过滤随机噪声信号的求和值，调节每个候选次级路径的自适应次级路径估计滤波器的滤波器系数；以及
确定具有最小求和值的候选次级路径估计滤波器作为次级路径估计滤波器。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，确定步骤包括以下步骤：
接收随机噪声信号；
由预设次级路径估计滤波器和每个候选次级路径估计滤波器的自适应次级路径估计滤波器过滤随机噪声信号分别获得第一过滤随机噪声信号和第二过滤随机噪声信号；
根据残余噪声信号以及第一过滤随机噪声信号和每个候选次级路径估计滤波器的第二过滤随机噪声信号的第一求和值，调节每个候选次级路径的自适应次级路径估计滤波器的滤波器系数；以及
确定具有第一过滤随机噪声信号和残余噪声信号的最小第二求和值的候选次级路径估计滤波器作为次级路径估计滤波器。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定步骤包括以下步骤：
利用有源噪声控制系统的接近传感器来获得传感器数据；以及
根据传感器数据从多个候选次级路径估计滤波器中确定次级路径估计滤波器。
15.一种有源噪声控制系统，包括：
次级路径估计滤波器，所述次级路径估计滤波器用于过滤参考信号以获得过滤参考信号；
自适应滤波器，所述自适应滤波器用于过滤参考信号来提供补偿信号；以及
计算单元，所述计算单元用于从多个候选次级路径估计滤波器中确定次级路径估计滤波器，
其中，所述计算单元根据过滤参考信号和残余噪声信号进一步调节自适应滤波器的多个滤波器系数，所述残余噪声信号由设置在有源噪声控制系统的收音位置处的误差传声器感测。
16.根据权利要求15所述的有源噪声控制系统，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器为预设次级路径估计滤波器。
17.根据权利要求15所述的有源噪声控制系统，其特征在于，当确定次级路径估计滤波器时，所述自适应滤波器的滤波器系数被冻结。
18.根据权利要求16所述的有源噪声控制系统，其特征在于，其进一步包括：
随机噪声发生器，所述随机噪声发生器用于产生随机噪声信号；
多个候选次级路径估计滤波器，其中随机噪声信号由每个候选次级路径估计滤波器过滤来获得过滤随机噪声信号；以及
选择器，所述选择器用于根据残余噪声信号和每个预设次级路径估计滤波器的过滤随机噪声信号从多个候选次级路径估计滤波器中确定一个作为次级路径估计滤波器。
19.根据权利要求15所述的有源噪声控制系统，其特征在于，所述计算单元使用滤波-x最小均方算法来调节多个滤波器系数。
20.根据权利要求17所述的有源噪声控制系统，其特征在于，所确定的次级路径估计滤波器为具有过滤随机噪声信号和残余噪声信号的最小求和值的预设次级路径估计滤波器。
21.根据权利要求15所述的有源噪声控制系统，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器为自适应次级路径估计滤波器。
22.根据权利要求21所述的有源噪声控制系统，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器具有用于调节候选次级路径估计滤波器的滤波器系数的相应滤波器。
23.根据权利要求22所述的有源噪声控制系统，其进一步包括：
随机噪声发生器，所述随机噪声发生器用于产生随机噪声信号，其中根据残余噪声信号和每个候选次级路径估计滤波器的过滤随机噪声信号的求和值，每个滤波器调节相应候选次级估计滤波器的滤波器系数；以及
选择器，所述选择器用于确定具有最小求和值的候选次级路径估计滤波器作为次级路径估计滤波器，
其中由每个候选次级路径估计滤波器过滤随机噪声信号以获得过滤随机噪声信号。
24.根据权利要求15所述的有源噪声控制系统，其特征在于，每个候选次级路径估计滤波器为预设次级路径估计滤波器和自适应次级路径估计滤波器的结合。
25.根据权利要求24所述的有源噪声控制系统，其特征在于每个候选次级路径估计滤波器具有用于调节自适应次级路径估计滤波器的滤波器系数的相应滤波器。
26.根据权利要求25所述的有源噪声控制系统，其进一步包括：
随机噪声发生器，所述随机噪声发生器用于产生随机噪声信号；以及
选择器，
其中由预设次级路径估计滤波器和每个候选次级路径估计滤波器的自适应次级路径估计滤波器过滤随机噪声信号以分别获得第一过滤随机噪声信号和第二过滤随机噪声信号；
其中根据残余噪声信号以及第一过滤随机噪声信号和每个候选次级路径估计滤波器的第二过滤随机噪声信号的求和值，每个滤波器调节每个相应候选次级路径的自适应次级路径估计滤波器的滤波器系数；
其中所述选择器确定具有最小求和值的候选次级路径估计滤波器作为次级路径估计滤波器。
27.根据权利要求25所述的有源噪声控制系统，其进一步包括：
随机噪声发生器，所述随机噪声发生器用于产生随机噪声信号；以及
选择器，
其中由预设次级路径估计滤波器和每个候选次级路径估计滤波器的自适应次级路径估计滤波器过滤随机噪声信号以分别获得第一过滤随机噪声信号和第二过滤随机噪声信号，
其中根据残余噪声信号以及第一过滤随机噪声信号和每个候选次级路径估计滤波器的第二过滤随机噪声信号的求和值，每个滤波器调节每个相应候选次级路径的自适应次级路径估计滤波器的滤波器系数，
其中所述选择器确定具有第一过滤随机噪声信号和残余噪声信号的最小第二求和值的候选次级路径估计滤波器作为次级路径估计滤波器。
28.根据权利要求15所述的有源噪声控制系统，进一步包括：
接近传感器，所述接近传感器用于获得传感器数据；以及
选择器，所述选择器用于根据传感器数据从多个候选次级路径估计滤波器中确定次级路径估计滤波器。
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