CN111986644A - 一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，属于主动噪声控制领域，针对宽窄带混合目标噪声和次级通道的复杂时变性严重影响系统的噪声抑制性能。包括次级声源合成子系统、次级通道在线辨识子系统和残余误差分离子系统。次级声源合成子系统用于合成具有宽带分量和窄带分量的次级声源；次级通道在线辨识子系统用于实时地在线估计次级通道模型；残余误差分离子系统用于有效分离出残余误差中的宽带分量和窄带分量。本发明采用从残余误差中分离出的宽带分量分别用于次级通道辨识的期望输入和宽带控制器的更新，分离出的窄带分量用于辅助噪声幅值调整和窄带控制器的更新，在改善次级通道在线辨识性能的同时，提升系统的残余噪声抑制水平。

Description

一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统
技术领域
本发明涉及一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，属于主动噪声控制技术领域。
背景技术
主动噪声控制(Active Noise Control，ANC)技术利用声波的相消干涉原理，通过电声装置产生与原始噪声幅值相同相位相反的次级噪声(反噪声)，实现次级噪声与原始噪声叠加，具有良好的低频噪声抑制性能。该技术具有体积小、成本低等优点，适用于低频噪声控制的场合，是对传统的被动噪声控制技术的有利补充，成为噪声控制领域的重点发展方向(S.M.Kuo and D.R.Morgan,“Active noise control:a tutorial review,”Proc.IEEE,vol.87,no.6,pp.943-973,Jun.1999.)。
实际工况中存在大量的由切割机、风扇、引擎等旋转设备产生的周期性有害噪声，其窄带分量占主要成分，但依然存在宽带噪声干扰，传统的宽带前馈型ANC系统难以有效地抑制该宽窄带混合的噪声干扰。因此，开发高性能的宽窄带混合前馈型ANC系统，具有重要理论和实际应用价值。
国内外许多学者围绕宽窄带混合前馈型ANC系统的结构和算法优化开展了大量的研究工作。为解决传统的宽带前馈型ANC系统在抑制宽窄带混合噪声时带来的“火花”现象的问题，Xiao&Wang设计了一种基于正弦噪声抵消器的宽窄带混合前馈型ANC系统，可有效抑制窄带分量，进而提升系统整体性能(Y.Xiao and J.Wang,“A new feedforward hybridactive noise control system,”IEEE Signal Process.Letters,vol.18,no.10,pp.591-594,Oct.2011.)。然而，该系统的正弦噪声抵消器难以有效追踪非平稳变化的窄带频率分量，而且它直接采用残余误差用于宽带控制器和窄带控制器的更新，残余误差中的窄带分量和宽带分量分别制约以上两个控制器的收敛性能。此外，该系统未涉及实际情况下存在的次级通道的时变性，严重制约其实际应用范围。
2017年，Ma&Xiao开发了一种高性能的用于窄带前馈型ANC系统的次级通道在线辨识方法，在改善次级通道在线辨识精度和速度的同时，进一步降低了残余噪声能量(Y.Maand Y.Xiao,“A new strategy for online secondary-path modeling of narrowbandactive noise control,”IEEE Trans.Audio,Speech,Lang.Process.,vol.25,no.2,pp.420-434,Feb.2017.)。由于窄带前馈型ANC系统和宽窄带混合前馈型ANC的结构不同，该窄带前馈型ANC系统的次级通道在线辨识方法难以直接移植到宽窄带混合前馈型ANC系统，需要对该次级通道在线方法进行改进，进而用于宽窄带混合前馈型ANC系统。此外，该窄带前馈型ANC系统主要致力于抑制窄带分量，但难以有效地降低宽带噪声的干扰，严重降低了系统降噪水平。
为解决上述问题，需要提供一种更有效更实用的宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统。
发明内容
[技术问题]
传统的宽窄带混合前馈型窄带ANC系统存在的抑制宽窄带混合噪声的性能不足，且难以有效应对次级通道的复杂时变性的问题。
[技术方案]
本发明提供一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，所述主动噪声控制系统包括次级声源合成子系统(1)、次级通道在线辨识子系统(2)和残余误差分离子系统(3)；次级声源合成子系统(1)用于合成具有宽带分量和窄带分量的次级声源，进而用于抑制目标噪声；次级声源合成子系统(1)包括：同步信号产生模块(11)、正弦噪声抵消器(12)、宽带控制器(14)、第一滤波-X最小均方算法模块(15)、窄带控制器(16)和第二滤波-X最小均方算法模块(17)；次级通道在线辨识子系统(2)包括次级通道(21)、次级通道在线辨识模块(22)和辅助噪声调整模块(23)；次级通道在线辨识子系统(2)利用次级通道在线辨识模块(22)对未知的真实的次级通道(21)进行实时地在线估计，得到的次级通道估计模型分别用作次级声源合成子系统中第一滤波-X最小均方算法模块(15)中的滤波环节和第二滤波-X最小均方算法模块(17)中的滤波环节；残余误差分离子系统(3)用于实现残余误差中宽带分量和窄带分量的有效分离，宽带分量分别用作次级通道在线辨识模块(22)的期望输入和宽带控制器的第一滤波-X最小均方算法模块(15)的输入，窄带分量分别用作辅助噪声调整模块(23)的增益和窄带控制器的第二滤波-X最小均方算法模块(17)的输入。
在本发明的一种实施方式中，所述次级声源合成子系统(1)中，所述正弦噪声抵消器(12)利用变步长LMS算法实现快速追踪参考信号xr(n)中的与所述同步信号产生模块(11)频率相同的窄带分量，进而分离出宽带分量x(n)用作宽带控制器(14)的输入。
在本发明的一种实施方式中，正弦噪声抵消器(12)的系数更新公式为
Figure BDA0002628539190000021
Figure BDA0002628539190000022
μ(n+1)＝ξμ(n)+ηx2(n)x2(n-1)
式中，余弦分量
Figure BDA0002628539190000023
(cos(ωin))和正弦分量
Figure BDA0002628539190000024
(sin(ωin))为同步信号产生模块(11)产生第i个频率通道的参考信号；ωi为非声学传感器测量得到的参考信号中窄带分量的第i个角频率；μ(n)为步长更新值，ξ和η均为用户参数；n是时刻，n≥0。
在本发明的一种实施方式中，所述次级声源合成子系统(1)中，宽带控制器(14)用于合成宽带分量时，第一滤波-X最小均方算法模块(15)采用残余误差分离模块(31)分离出的宽带分量zq(n)作为误差输入，相应的宽带控制器系数
Figure BDA0002628539190000031
L为控制滤波器长度，宽带控制器系数的更新公式如下，
Figure BDA0002628539190000032
式中，μ1为宽带控制器系数的更新步长；
Figure BDA0002628539190000033
为正弦噪声抵消器(12)分离出宽带分量x(n)经次级通道估计模型
Figure BDA0002628539190000034
滤波后的信号。
在本发明的一种实施方式中，所述次级声源合成子系统(1)中，窄带控制器(16)用于合成窄带分量时，第二滤波-X最小均方算法模块(17)采用残余误差分离模块(31)分离出的第i个窄带分量ei(n)作为误差输入，相应的窄带控制器系数(
Figure BDA0002628539190000035
q为窄带频率通道数目)的更新公式为
Figure BDA0002628539190000036
Figure BDA0002628539190000037
式中，μ2为窄带控制器系数的更新步长；
Figure BDA0002628539190000038
和
Figure BDA0002628539190000039
为余弦分量
Figure BDA00026285391900000310
和正弦分量
Figure BDA00026285391900000311
分别经次级通道估计模型
Figure BDA00026285391900000312
滤波后的信号。
在本发明的一种实施方式中，次级通道在线辨识模块(22)采用残余误差分离模块(31)分离出的宽带分量zq(n)作为期望输入，降低残余误差中窄带分量对次级通道辨识性能的影响，实现提升次级通道估计的速度和精度；辅助噪声调整模块(23)利用残余误差分离模块(31)分离出的q个窄带分量之和g(n)的一阶延迟后的绝对值|g(n-1)|，对均值为零、方差为
Figure BDA00026285391900000313
的高斯白噪声v(n)进行幅值调整，获得有色噪声v0(n)分别注入到未知的真实次级通道(21)和次级通道在线辨识模块(22)中，进一步降低注入的有色噪声v0(n)对残余误差的贡献量。
在本发明的一种实施方式中，所述残余误差分离子系统(3)中，残余误差分离模块(31)为q个带通滤波器按照串联方式构成的带通滤波器组，每个带通滤波器均由二阶IIR陷波器构成，相应的第i个二阶IIR陷波器的z域模型为
Figure BDA00026285391900000314
式中，ρ为极半径参数，其取值在0到1之间；ci＝-2cos(ωi)为与陷波器的中心频率有关的系数，i＝1,2,L,q；所述残余误差分离模块(31)分离残余误差中的宽带分量和窄带分量。
在本发明的一种实施方式中，所述残余误差分离子系统(3)中，根据残余误差分离模块(31)，实现从残余噪声信号e(n)中分离出宽带分量zq(n)和q个窄带分量
Figure BDA0002628539190000041
宽带分量zq(n)用作宽带控制器的第一滤波-X最小均方算法模块(15)中的滤波环节和次级通道在线辨识模块(22)的期望输入；窄带分量
Figure BDA0002628539190000042
用于窄带控制器的第二滤波-X最小均方算法模块(17)中的滤波环节，q个窄带分量之和g(n)用作辅助噪声调整模块(23)的输入。
[有益效果]
一、本发明采用的正弦噪声抵消器(12)利用变步长LMS算法快速追踪参考信号中的与同步信号产生模块(11)频率相同的窄带分量，继而从参考信号中分离出的宽带分离，为宽带控制器提供了准确的参考输入；
二、本发明利用残余误差分离模块(31)分离出的宽带分量作为次级通道在线辨识模块(22)的期望输入信号，降低了残余误差中窄带分量对次级通道辨识性能的影响，改善了次级通道在线估计的速度和精度；
三、本发明利用残余误差分离模块(31)分离出的窄带分量对辅助高斯白噪声进行幅值调整，降低了注入的有色噪声对残余误差的贡献量，理论上实现稳态时系统残余噪声能量趋向于环境噪声能量，提升实际应用水平；
四、本发明利用残余误差分离模块(31)实现从残余噪声信号中分离出宽带分量和窄带分量，分别用于宽带控制器的滤波-X最小均方算法模块(15)和窄带控制器的滤波-X最小均方算法模块(17)，有效地降低了残余误差中的宽带分量和窄带分量的相互干扰，提升了宽窄带混合前馈型主动噪声控制器系统的动态性能。
附图说明
图1是实施例1的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统的原理图。
图2(a)-(c)分别是实施例2的系统残余误差、残余误差能量和次级通道估计均方误差的动态变化曲线。
图3(a)-(b)分别是实施例3的系统残余误差和残余误差能量的动态变化曲线。
图中：次级声源合成子系统1、次级通道在线辨识子系统2、残余误差分离子系统3、正弦噪声抵消器12、宽带控制器14、第一滤波-X最小均方算法模块15、窄带控制器16、第二滤波-X最小均方算法模块17、次级通道21、次级通道在线辨识模块22、辅助噪声调整模块23、残余误差分离模块31。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本专利作进一步的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统
如图1所示，本实施例提供了一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，包括次级声源合成子系统1、次级通道在线辨识子系统2和残余误差分离子系统3。次级声源合成子系统1包括宽带控制器14和窄带控制器16，用于合成具有宽带分量和窄带分量的次级声源，进而用于抑制目标噪声；次级通道在线辨识子系统2利用次级通道在线辨识模块22对未知的真实次级通道21进行实时地在线估计，得到的次级通道估计模型用于第一滤波-X最小均方算法模块15和第二滤波-X最小均方算法模块17；残余误差分离子系统3用于实现残余误差中宽带分量和窄带分量的有效分离，宽带分量分别用于次级通道在线辨识模块22的期望输入和宽带控制器的第一滤波-X最小均方算法模块15的输入，窄带分量用于辅助噪声调整模块23的增益和窄带控制器的第二滤波-X最小均方算法模块17的输入。
次级声源合成子系统1包括同步信号产生模块11、正弦噪声抵消器12、宽带控制器14、第一滤波-X最小均方算法模块15、窄带控制器16和第二滤波-X最小均方算法模块17。参考信号为
Figure BDA0002628539190000051
式中，xf(n)为参考信号中的窄带分量，
Figure BDA0002628539190000052
为窄带分量的离散傅里叶系数；xw(n)为参考信号中的均值为零、方差为
Figure BDA0002628539190000053
的宽带分量；余弦分量
Figure BDA0002628539190000054
(cos(ωin))和正弦分量
Figure BDA0002628539190000055
(sin(ωin))为同步信号产生模块11产生第i个频率通道的参考信号；ωi为非声学传感器测量得到的参考信号中窄带分量的第i个角频率；n是时刻(n≥0)。参考信号xr(n)经过初级通道13(该模型系数为
Figure BDA0002628539190000056
长度为Mp)后得到的目标噪声为
Figure BDA0002628539190000057
式中，
Figure BDA0002628539190000058
为目标噪声中窄带分量的离散傅里叶系数，pw(n)为xw(n)经初级通道13滤波后的信号，vp(n)为均值为零、方差为
Figure BDA0002628539190000059
的高斯白噪声。
正弦噪声抵消器12利用变步长LMS(Least mean square)算法实现快速追踪参考信号xr(n)中的与频率相同的窄带分量，进而分离出宽带分量x(n)用作宽带控制器14的输入，正弦噪声抵消器12的系数更新公式为
Figure BDA0002628539190000061
Figure BDA0002628539190000062
μ(n+1)＝ξμ(n)+ηx2(n)x2(n-1)
式中，μ(n)为步长更新值，ξ和η均为用户参数。
次级声源合成子系统1中，宽带控制器14用于合成宽带分量时，第一滤波-X最小均方算法模块15采用残余误差分离模块31分离出的宽带分量zq(n)作为误差输入，相应的宽带控制器系数(
Figure BDA0002628539190000063
L为控制滤波器长度)的更新公式为
Figure BDA0002628539190000064
式中，μ1为宽带控制器系数的更新步长；
Figure BDA0002628539190000065
为正弦噪声抵消器12分离出宽带分量x(n)经次级通道估计模型
Figure BDA0002628539190000066
滤波后的信号。
次级声源合成子系统1中，窄带控制器16用于合成窄带分量时，第二滤波-X最小均方算法模块17采用残余误差分离模块31分离出的第i个窄带分量ei(n)作为误差输入，相应的窄带控制器系数(
Figure BDA0002628539190000067
q为窄带频率通道数目)的更新公式为
Figure BDA0002628539190000068
Figure BDA0002628539190000069
式中，μ2为窄带控制器系数的更新步长；
Figure BDA00026285391900000610
和
Figure BDA00026285391900000611
为余弦分量
Figure BDA00026285391900000612
和正弦分量
Figure BDA00026285391900000613
分别经次级通道估计模型
Figure BDA00026285391900000614
滤波后的信号。
次级通道在线辨识子系统2包括次级通道21、次级通道在线辨识模块22和辅助噪声调整模块23。理想情况下，次级通道S(z)21的模型表示为系数为
Figure BDA00026285391900000615
M为模型阶数的冲激响应序列，在实际应用中，该模型可通过在线辨识获得。次级通道在线辨识模块22中估计模型的系数为
Figure BDA00026285391900000616
阶数为
Figure BDA00026285391900000617
次级通道在线辨识模块22采用残余误差分离模块31分离出的宽带分量zq(n)作为期望输入信号，降低残余误差中窄带分量对次级通道辨识性能的影响，实现提升次级通道估计的速度和精度；辅助噪声调整模块23利用残余误差分离模块31分离出的q个窄带分量之和g(n)的一阶延迟后的绝对值|g(n-1)|，对均值为零、方差为
Figure BDA00026285391900000618
的高斯白噪声v(n)进行幅值调整，获得有色噪声v0(n)＝|g(n-1)|v(n)注入到次级通道21和次级通道在线辨识模块22中，进一步降低注入的有色噪声v0(n)对残余误差的贡献量。
次级通道在线辨识模块22误差输出为es(n)＝zp(n)-ys(n)，其中ys(n)为次级通道估计输出
Figure BDA0002628539190000071
次级通道21的估计模型系数
Figure BDA0002628539190000072
更新公式为
Figure BDA0002628539190000073
式中，μs为次级通道在线辨识模块22的更新步长，取值通常为小于1的正值。
残余误差分离子系统3中，残余误差分离模块31为q个带通滤波器按照串联方式构成的带通滤波器组，每个带通滤波器均由二阶IIR陷波器构成，相应的第i个二阶IIR陷波器的z域模型为
Figure BDA0002628539190000074
式中，ρ为极半径参数，其取值在0到1之间；ci＝-2cos(ωi)为与陷波器的中心频率有关的系数，i＝1,2,L,q。所述残余误差分离模块31可有效地分离残余误差中的宽带分量和窄带分量。
残余误差分离子系统3中，残余误差分离模块31实现从残余噪声信号e(n)中分离出宽带分量zq(n)和q个窄带分量
Figure BDA0002628539190000075
即
zi(n)＝zi-1(n)+cizi-1(n-1)+zi-1(n-2)-ρcizi(n-1)-ρ2zi(n-2)
ei(n)＝-(1-ρ)[ciei-1(n-1)+(1+ρ)ei-1(n-2)]-ρciei(n-1)-ρ2ei(n-2)
式中，z0(n)＝e(n)。残余误差分离模块31分离出的宽带分量zq(n)分别用于宽带控制器的滤波-X最小均方算法模块15和次级通道在线辨识模块22的期望输入；残余误差分离模块31分离出的窄带分量
Figure BDA0002628539190000076
用于窄带控制器的滤波-X最小均方算法模块17，相应的q个窄带分量之和g(n)用作辅助噪声调整模块23的输入。
次级声源合成子系统1产生的次级声源信号为宽带控制器的输出、窄带控制器的输出和注入的有色噪声之后，即y(n)＝yw(n)+yf(n)+v(n)。次级声源信号y(n)经次级通道21后的输出为
Figure BDA0002628539190000081
最终得到系统的误差输出为e(n)＝p(n)-yp(n)。
下面将结合仿真噪声及次级通道、实际噪声及次级通道两种情况，验证本发明具有良好的主动噪声控制效果。
实施例2：仿真噪声及次级通道情况下的理论验证
参考信号包括三个频率分量和加性高斯白噪声，采用的三个频率通道归一化频率分别为ω1＝0.1π、ω2＝0.2π和ω3＝0.3π；相应的离散傅里叶系数分别为a1＝2.0、b1＝-1.0、a2＝1.0、b2＝-0.5、a3＝0.5、b3＝0.1；窄带分量和加性高斯白噪声的能量比值为10dB。目标噪声的加性高斯白噪声的方差为0.1，用于次级通道在线辨识的辅助高斯白噪声的方差为1.0。初级通道采用FIR模型，其长度和截止频率分别为41和0.4π；次级通道采用FIR模型，其长度和截止频率分别为21和0.4π；次级通道FIR估计模型长度为31；宽带控制滤波器的FIR估计模型长度为51；变步长步长参数为ξ＝0.985、η＝0.0001；极半径参数为ρ＝0.975；窄带控制器和宽带控制器的更新步长分别为0.006和0.001；次级通道在线辨识的更新步长为0.0005；运行次数为40次；仿真数据长度为15000。
如图2所示，本实施例在仿真噪声及次级通道情况下的系统残余误差和次级通道估计均方误差；当系统达到稳态后，系统残余误差的能量约为0.11，其接近于目标噪声的加性高斯白噪声的方差，表明本发明系统的具有良好的噪声抑制性能；从次级通道估计均方误差的动态曲线，可知本发明系统具有良好的次级通道在线辨识的速度和精度。
实施例3：实际噪声及次级通道情况下的实验验证
实际噪声来自大型切割机噪声，为仿真目标噪声的非平稳特点，目标噪声分为两部分，前半部分对应的转速为1400rpm、后半部分对应的转速为1600rpm，前半部分噪声的归一化频率为0.0804π、0.1609π、0.2414π、0.3218π和0.4024π，后半部分噪声的归一化频率为0.0902π,0.1807π,0.2710π,0.3614π。初级通道采用FIR模型，其长度和截止频率分别为61和0.4π；次级通道模型为实际IIR模型(S.M.Kuo and D.R.Morgan,Active Noise ControlSystems-Algorithms and DSP Implementation,New York:Wiley,1996.)；次级通道FIR估计模型长度为32；宽带控制滤波器的FIR估计模型长度为51；变步长步长参数为ξ＝0.995、η＝0.0001；极半径参数为ρ＝0.975；窄带控制器和宽带控制器的更新步长分别为0.095和0.2；次级通道在线辨识的更新步长为0.04；运行次数为40次；实际数据长度为10000。
如图3所示，本实施例在仿真噪声及次级通道情况下的系统残余误差；当系统达到稳态后，前半部分系统的降噪量为10.70dB，后半部分系统的降噪量为13.20dB，表明本发明系统在实际噪声及次级通道情况下仍具有良好的噪声抑制性能。
实施例2和实施例3分别从理论和实验两种情况，共同验证了本发明提供的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统的有效性和实用性，将推进主动噪声控制技术的实际应用进程。
上述实施例是本发明良好的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制。其他任何未背离本发明的原理和精神实质下的改变、修饰、替代、组合、简化，均为等效的置换方式，都包含在本发明的权利保护范围之内。

Claims (8)

1.一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，所述主动噪声控制系统包括次级声源合成子系统(1)、次级通道在线辨识子系统(2)和残余误差分离子系统(3)；
次级声源合成子系统(1)用于合成具有宽带分量和窄带分量的次级声源，进而用于抑制目标噪声；次级声源合成子系统(1)包括：同步信号产生模块(11)、正弦噪声抵消器(12)、宽带控制器(14)、第一滤波-X最小均方算法模块(15)、窄带控制器(16)和第二滤波-X最小均方算法模块(17)；
次级通道在线辨识子系统(2)包括次级通道(21)、次级通道在线辨识模块(22)和辅助噪声调整模块(23)；次级通道在线辨识子系统(2)利用次级通道在线辨识模块(22)对未知的真实的次级通道(21)进行实时地在线估计，得到的次级通道估计模型分别用作次级声源合成子系统中第一滤波-X最小均方算法模块(15)中的滤波环节和第二滤波-X最小均方算法模块(17)中的滤波环节；
残余误差分离子系统(3)用于实现残余误差中宽带分量和窄带分量的有效分离，宽带分量分别用作次级通道在线辨识模块(22)的期望输入和宽带控制器的第一滤波-X最小均方算法模块(15)的输入，窄带分量分别用作辅助噪声调整模块(23)的增益和窄带控制器的第二滤波-X最小均方算法模块(17)的输入。
2.如权利要求1所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，所述次级声源合成子系统(1)中，所述正弦噪声抵消器(12)利用变步长LMS算法实现快速追踪参考信号xr(n)中的与所述同步信号产生模块(11)频率相同的窄带分量，进而分离出宽带分量x(n)用作宽带控制器(14)的输入。
3.如权利要求2所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，正弦噪声抵消器(12)的系数更新公式为
Figure FDA0002628539180000011
Figure FDA0002628539180000012
μ(n+1)＝ξμ(n)+ηx2(n)x2(n-1)
式中，余弦分量
Figure FDA0002628539180000013
和正弦分量
Figure FDA0002628539180000014
为同步信号产生模块(11)产生第i个频率通道的参考信号；ωi为非声学传感器测量得到的参考信号中窄带分量的第i个角频率；μ(n)为步长更新值，ξ和η均为用户参数；n是时刻，n≥0。
4.如权利要求3所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，所述次级声源合成子系统(1)中，宽带控制器(14)用于合成宽带分量时，第一滤波-X最小均方算法模块(15)采用残余误差分离模块(31)分离出的宽带分量zq(n)作为误差输入，相应的宽带控制器系数
Figure FDA0002628539180000022
L为控制滤波器长度，宽带控制器系数的更新公式如下，
Figure FDA0002628539180000023
式中，μ1为宽带控制器系数的更新步长；
Figure FDA0002628539180000024
为正弦噪声抵消器(12)分离出宽带分量x(n)经次级通道估计模型
Figure FDA0002628539180000025
滤波后的信号。
5.如权利要求4所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，所述次级声源合成子系统(1)中，窄带控制器(16)用于合成窄带分量时，第二滤波-X最小均方算法模块(17)采用残余误差分离模块(31)分离出的第i个窄带分量ei(n)作为误差输入，相应的窄带控制器系数(
Figure FDA0002628539180000026
q为窄带频率通道数目)的更新公式为
Figure FDA0002628539180000027
Figure FDA0002628539180000028
式中，μ2为窄带控制器系数的更新步长；
Figure FDA0002628539180000029
和
Figure FDA00026285391800000210
为余弦分量
Figure FDA00026285391800000211
和正弦分量
Figure FDA00026285391800000212
分别经次级通道估计模型
Figure FDA00026285391800000213
滤波后的信号。
6.如权利要求5所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，次级通道在线辨识模块(22)采用残余误差分离模块(31)分离出的宽带分量zq(n)作为期望输入，降低残余误差中窄带分量对次级通道辨识性能的影响，实现提升次级通道估计的速度和精度；
辅助噪声调整模块(23)利用残余误差分离模块(31)分离出的q个窄带分量之和g(n)的一阶延迟后的绝对值|g(n-1)|，对均值为零、方差为
Figure FDA00026285391800000214
的高斯白噪声v(n)进行幅值调整，获得有色噪声v0(n)分别注入到未知的真实次级通道(21)和次级通道在线辨识模块(22)中，进一步降低注入的有色噪声v0(n)对残余误差的贡献量。
7.如权利要求6所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，所述残余误差分离子系统(3)中，残余误差分离模块(31)为q个带通滤波器按照串联方式构成的带通滤波器组，每个带通滤波器均由二阶IIR陷波器构成，相应的第i个二阶IIR陷波器的z域模型为
Figure FDA0002628539180000021
式中，ρ为极半径参数，其取值在0到1之间；ci＝-2cos(ωi)为与陷波器的中心频率有关的系数，i＝1,2,L,q；所述残余误差分离模块(31)分离残余误差中的宽带分量和窄带分量。
8.如权利要求1-7任一所述的一种宽窄带混合前馈型主动噪声控制系统，其特征在于，所述残余误差分离子系统(3)中，根据残余误差分离模块(31)，实现从残余噪声信号e(n)中分离出宽带分量zq(n)和q个窄带分量
Figure FDA0002628539180000031
宽带分量zq(n)用作宽带控制器的第一滤波-X最小均方算法模块(15)中的滤波环节和次级通道在线辨识模块(22)的期望输入；窄带分量
Figure FDA0002628539180000032
用于窄带控制器的第二滤波-X最小均方算法模块(17)中的滤波环节，q个窄带分量之和g(n)用作辅助噪声调整模块(23)的输入。
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