CN115175061A - 一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，属于误差麦克风布局技术领域，解决了现有误差麦克风布局方案没有考虑到次级扬声器位置固定等边界条件，较难在工程上实现普及的问题。包括以下步骤：步骤S1，误差麦克风布局在主动降噪系统中，若整车开发流程在CAE仿真阶段则通过仿真计算得到次级通道传递函数矩阵，若在整车调试阶段通过实车标定得到次级通道传递函数矩阵；步骤S2，将在CAE仿真阶段或整车调试阶段得到的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解后，绘制收敛边界曲线；步骤S3，根据上述步骤得到每个误差麦克风布局在主动降噪系统中的收敛边界曲线后，对每个误差麦克风布局的收敛边界曲线进行分析和特征对比，选择最优的麦克风布局方法。
Description
技术领域
本发明涉及误差麦克风布局技术领域，具体涉及一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法。
背景技术
近年来，以有源噪声控制技术、主动发声技术等为代表的NVH新技术越来越收到国内车企、供应商的关注与重视。车内噪声主动控制技术能够有效控制车内低频噪声成分，而低频噪声是较难通过被动噪声控制方法进行控制的，并且前者采用原车的音响系统，不需要在车上增加吸隔声材料，符合轻量化的发展趋势，所以车内噪声主动控制方法是被动控制方法很好的补充。
目前车内噪声控制技术从控制范围角度来看，可以分为全局噪声控制和局部噪声控制。全局噪声控制系统的次级扬声器一般采用原车的音响系统，误差麦克风布置布置车顶棚。局部噪声控制系统一般采用头枕扬声器，误差麦克风也布置在头枕上，一方面头枕上的误差麦克风距离人耳很近，人耳更容易处在以误差麦克风为中心的降噪区域之内；另一方面头枕上的次级扬声器与误差麦克风距离较近，系统的次级通道估计更加准确，因此局部主动降噪系统一般比全局主动降噪系统在人耳处的降噪效果更好。但是，在头枕上增加次级扬声器和误差麦克风的成本较高，在中低端车型中很难工程实现和普及，而往往这些车型的车内噪声问题更容易暴露显现。而现在国内各大车企及供应商的研发和工程实现的重点仍是在全局主动降噪系统，在实现降噪效果的同时尽量降低成本，而采用头枕扬声器和麦克风的方法更侧重于前沿技术研究。
目前为止人们较为熟知的两种误差麦克风优化布局方法。
(1)解析法
解析法是在自由空间等简单声场环境下，设定初级声源和次级声源是单极子声源，次级扬声器和误差麦克风在自由空间中可以较为自由的布置，不考虑布局边界条件，在这种情况下通过解析法可以得到一些误差麦克风和次级扬声器的简单布置规律，比如：①在次级扬声器数量固定的情况下，并非误差麦克风的个数越多，控制效果越好；②误差麦克风之间不适宜布置的太近等。
(2)遗传算法
遗传算法是建立在自然进化和遗传变异理论基础上的一类全局优化搜索算法，其优点是：在进化搜索中，仅需要利用值域大于零的目标函数信息，而不需要导数等其他辅助信息，同时，目标函数不受连续可微的约束，定义域可为任意集合。遗传算法基本操作过程为：①种族初始化，给种群规模、交叉概率、变异概率等确定性参数赋值；②种群进化，通过种群进化产生新一代种群；③遗传终止判定，若新一代种群满足预定的终止条件，则遗传终止，否则以此种群作为母体进行下一次的种群进化，直至终止条件得以满足。
无论是解析法还是遗传算法，目前其适用的范围还是简单的自由声场环境，而汽车车内声场环境不仅复杂，其车门扬声器和重低音扬声器一般是位置固定且大体位置不可更改，所以在这种情况使用解析法和遗传算法进行麦克风布局优化就有些吃力。
综上，现有的误差麦克风布局方案解析法和遗传优化算法等，但是其适用于自由声场等简单的声场环境，并且没有考虑到次级扬声器位置固定等边界条件，较难在工程上实现普及。
发明内容
本发明解决了现有的误差麦克风布局方案没有考虑到次级扬声器位置固定等边界条件，较难在工程上实现普及的问题。
本发明所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，包括以下步骤：
步骤S1，误差麦克风布局在主动降噪系统中，若整车开发流程在CAE仿真阶段则通过仿真计算得到次级通道传递函数矩阵，若在整车调试阶段通过实车标定得到次级通道传递函数矩阵；
步骤S2，将在CAE仿真阶段或整车调试阶段得到的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解后，绘制收敛边界曲线；
步骤S3，根据步骤S2得到每个误差麦克风布局在主动降噪系统中的收敛边界曲线后，对每个误差麦克风布局的收敛边界曲线进行分析和特征对比，选择最优的麦克风布局方法。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S1中，所述的误差麦克风布局在以人头为中心的矩形区域，该矩形区域划分为9份。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S2中，所述的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解，具体过程为：
误差麦克风布局在主动降噪系统中的第l个误差信号在频率ωn的复数成分为：
根据其向量形式，结合误差麦克风布局在主动降噪系统中的单频噪声的目标函数写成未加权误差信号模数平方和加上加权次级信号模数平方和为：
J＝EHE+βWHW，式中，J为目标函数，上标H为向量或矩阵的埃尔米特转置，E和W分别为L×1的复数误差信号和M×1的复数次级声音信号，A和B分别为L×L和M×M的正定加权矩阵；
目标函数写成变量W二次型的形式，目标函数对于W实部和虚部的导数都是实数，定义复数梯度向量g；
由于复数梯度向量g的实部虚部相互独立，让g＝0设置J对于WR和WI的微分等于0，得到最优控制信号向量；
因此，所述的复数梯度向量g写成：
g＝2[CHE+βW]，式中，β为加权系数；
与梯度向量反比的方向调整复数次级信号的实部和虚部，得到最速下降算法为：
W(k+1)＝(1-αβ)W(k)-αCHE(k)，式中，α为收敛系数。
又写为：
(W(k+1)-Wopt)＝[I-α(CHC+βI)](W(k)-Wopt)；
当W(0)＝0，得到
W(k)-Wopt＝-[I-α(CHC+βI)]kWopt；
如果复数海塞矩阵写成复数酉矩阵的形式，标准化特征向量Q和特征值对角矩阵，Λ＝diag(λ1,λ2,...,λM)，其中特征值都是实数，所以CHC+βI＝QΛQH；
定义主动降噪系统的主坐标，写为：
V(k)＝[1-αΛ]kV(0)；
Λ是对角矩阵，主动降噪系统主坐标的收敛是独立的，V(k)的第m个成分写为：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的
向量形式为：
E(ωn)＝D(ωn)+C(ωn)W(ωn)；
其中，E(ωn)＝[E1(ωn),E2(ωn),...,EL(ωn)]T；
D(ωn)＝[D1(ωn),D2(ωn),...,DL(ωn)]T；
W(ωn)＝[W1(ωn),W2(ωn),...,WM(ωn)]T；
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的误差麦克风布局在主动降噪系统中的单频噪声的目标函数为：
J＝EHAE+WHBW。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的写成变量W二次型的形式为：
J＝DHD+WHCHD+DHCW+WH[CHC+βI]W。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的复数梯度向量g为：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的得到最优控制信号向量为：
Wopt＝-[CHC+βI]-1CHD，式中，I为单位矩阵。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的
有效时，则-1<1-αλm<1。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述的
稳定性条件为：
对于m，0<α<2/λm。
本发明解决了现有的误差麦克风布局方案没有考虑到次级扬声器位置固定等边界条件，较难在工程上实现普及的问题。具体有益效果包括：
本发明所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，通过更换误差麦克风布局，对次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解分析，充分考虑了车内复杂的声场条件以及次级扬声器等位置边界，更贴近实际，并且工程上也更易实现。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是具体实施方式所述的误差麦克风布局优化流程框图。
图2是具体实施方式所述的车内道路噪声主动降噪系统框图。
图3是具体实施方式所述的某车内次级通道声传函收敛边界曲线示例图。
图4是具体实施方式所述的一种误差麦克风布置在顶棚时备选位置的划分图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施方式所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，包括以下步骤：
步骤S1，误差麦克风布局在主动降噪系统中，若整车开发流程在CAE仿真阶段则通过仿真计算得到次级通道传递函数矩阵，若在整车调试阶段通过实车标定得到次级通道传递函数矩阵；
步骤S2，将在CAE仿真阶段或整车调试阶段得到的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解后，绘制收敛边界曲线；
步骤S3，根据步骤S2得到每个误差麦克风布局在主动降噪系统中的收敛边界曲线后，对每个误差麦克风布局的收敛边界曲线进行分析和特征对比，选择最优的麦克风布局方法。
本实施方式中，所述步骤S1中，所述的误差麦克风布局在以人头为中心的矩形区域，该矩形区域划分为9份。
本实施方式中，所述步骤S2中，所述的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解，具体过程为：
误差麦克风布局在主动降噪系统中的第l个误差信号在频率ωn的复数成分为：
根据其向量形式，结合误差麦克风布局在主动降噪系统中的单频噪声的目标函数写成未加权误差信号模数平方和加上加权次级信号模数平方和为：
J＝EHE+βWHW，式中，J为目标函数，上标H为向量或矩阵的埃尔米特转置，E和W分别为L×1的复数误差信号和M×1的复数次级声音信号，A和B分别为L×L和M×M的正定加权矩阵；
目标函数写成变量W二次型的形式，目标函数对于W实部和虚部的导数都是实数，定义复数梯度向量g；
由于复数梯度向量g的实部虚部相互独立，让g＝0设置J对于WR和WI的微分等于0，得到最优控制信号向量；
因此，所述的复数梯度向量g写成：
g＝2[CHE+βW]，式中，β为加权系数；
与梯度向量反比的方向调整复数次级信号的实部和虚部，得到最速下降算法为：
W(k+1)＝(1-αβ)W(k)-αCHE(k)，式中，α为收敛系数。
又写为：
(W(k+1)-Wopt)＝[I-α(CHC+βI)](W(k)-Wopt)；
当W(0)＝0，得到
W(k)-Wopt＝-[I-α(CHC+βI)]kWopt；
如果复数海塞矩阵写成复数酉矩阵的形式，标准化特征向量Q和特征值对角矩阵，Λ＝diag(λ1,λ2,...,λM)，其中特征值都是实数，所以CHC+βI＝QΛQH；
定义主动降噪系统的主坐标，写为：
V(k)＝[1-αΛ]kV(0)；
Λ是对角矩阵，主动降噪系统主坐标的收敛是独立的，V(k)的第m个成分写为：
本实施方式中，所述的
向量形式为：
E(ωn)＝D(ωn)+C(ωn)W(ωn)；
其中，E(ωn)＝[E1(ωn),E2(ωn),...,EL(ωn)]T；
D(ωn)＝[D1(ωn),D2(ωn),...,DL(ωn)]T；
W(ωn)＝[W1(ωn),W2(ωn),...,WM(ωn)]T；
本实施方式中，所述的误差麦克风布局在主动降噪系统中的单频噪声的目标函数为：
J＝EHAE+WHBW。
本实施方式中，所述的写成变量W二次型的形式为：
J＝DHD+WHCHD+DHCW+WH[CHC+βI]W。
本实施方式中，所述的复数梯度向量g为：
本实施方式中，所述的得到最优控制信号向量为：
Wopt＝-[CHC+βI]-1CHD，式中，I为单位矩阵。
本实施方式中，所述的
有效时，则-1<1-αλm<1。
本实施方式中，所述的
稳定性条件为：
对于m，0<α<2/λm。
本实施方式基于本发明所述的一种智能座舱埋点数据自动化测试方法，结合具体对象提供一种实际的实施方式：
车内噪声主动控制系统误差麦克风布局优化流程框图如图1所示。在整车开发流程中，前期CAE仿真阶段和整车调试阶段都可以应用本发明的优化方法优化误差麦克风布局。在CAE仿真阶段，具有车内声腔模型后，可以仿真计算车门扬声器到特定位置的声学响应，因此可以计算出次级通道传递函数矩阵，再进行奇异值分解及收敛边界曲线计算和分析，所有误差麦克风布局方案得到的收敛曲线都计算完毕后，对各个布局方案的收敛边界曲线进行分析和特征对比，得到优化后的麦克风布局方案。整车调试阶段的优化流程与CAE阶段相类似，只不过调试阶段的次级通道传递函数矩阵是实车标定测试得到的，实车更换麦克风布局方案后再进行标定得到对应方案的结果。
误差麦克风布局优化方法适用于发动机噪声和道路噪声主动降噪系统，在此以道路噪声主动降噪系统为例进行说明。车内道路噪声主动降噪系统框图如图2所示，假设系统有M个次级扬声器和L个误差麦克风，则系统有M×L个次级通道，从频域角度对车内噪声主动控制进行分析。假设第l个误差信号在频率ωn的复数成分记为El(ωn)，第m个次级信号在这个谐波的复数成分记为Wm(ωn)，则误差信号为
其中Dl(ωn)是初级声源造成的第l个复数误差信号，Clm(ωn)是第m个次级声源到第l个误差传感器在该频率下的复数响应，向量形式有
E(ωn)＝D(ωn)+C(ωn)W(ωn) (2)
其中
E(ωn)＝[E1(ωn),E2(ωn),...,EL(ωn)]T
D(ωn)＝[D1(ωn),D2(ωn),...,DL(ωn)]T
W(ωn)＝[W1(ωn),W2(ωn),...,WM(ωn)]T
对于单频噪声来说目标函数可以写成
J＝EHAE+WHBW (3)
其中上标H代表向量或矩阵的埃尔米特转置(共轭转置)。E和W分别代表L×1的复数误差信号和M×1的复数次级声音信号，A和B分别是L×L和M×M的正定加权矩阵。(3)式也可以写成未加权误差信号模数平方和加上加权次级信号模数平方和：
J＝EHE+βWHW (4)
结合式(4)目标函数可以写成变量W二次型的形式：
J＝DHD+WHCHD+DHCW+WH[CHC+βI]W (5)
目标函数对于W实部(WR)和虚部(WI)的导数都是实数，所以可以定义复数梯度向量为：
由于g的实部虚部相互独立，可以让g＝0设置J对于WR和WI的微分等于0，得到最优控制信号向量：
Wopt＝-[CHC+βI]-1CHD (7)
结合式(6)，复数梯度向量可写成：
g＝2[CHE+βW] (8)
以与梯度向量反比的方向调整复数次级信号的实部和虚部，得到最速下降算法：
W(k+1)＝(1-αβ)W(k)-αCHE(k) (9)
其中，α表示收敛系数。结合式(7)和式(8)迭代公式(9)可以写成：
(W(k+1)-Wopt)＝[I-α(CHC+βI)](W(k)-Wopt) (10)
所以假设W(0)＝0，重复应用式(10)得到
W(k)-Wopt＝-[I-α(CHC+βI)]kWopt (11)
如果复数海塞矩阵写成复数酉矩阵的形式，标准化特征向量Q和特征值对角矩阵，Λ＝diag(λ1,λ2,...,λM)，其中特征值都是实数，所以
CHC+βI＝QΛQH (12)
定义控制系统的主坐标为
V(k)＝QH(W(k)-Wopt) (13)
所以式(13)可以写成
V(k)＝[1-αΛ]kV(0) (14)
因为Λ是对角矩阵，控制系统主坐标的收敛是独立的，V(k)的第m个成分可以写成
其中上述方程有效时需要保证-1<1-αλm<1，得到基于收敛系数的稳定性条件：对于所有的m，0<α<2/λm。
通过以上推导过程可以看到，在特定某一频率下，主动降噪系统能够保持稳定收敛的条件是收敛步长不超过次级通道传递函数矩阵最大奇异值的平方，而较大的收敛步长可以增快系统的收敛速度，更有利于非稳态工况的系统收敛和降噪效果。另外，对于车内噪声不同频率成分，所对应的奇异值边界也不一样，从而形成系统的收敛边界曲线。某车内的次级通道声传函所对应的收敛边界曲线如图3所示。
图中，横坐标为频率点数，覆盖频率范围是50Hz–300Hz，纵坐标为对应频率下收敛曲线幅值。收敛边界曲线能够一定程度反映调试效果上限，比如在横坐标第23点和34点存在曲线峰值，25点是波谷，当边界曲线的峰值峰谷相差较小或整个边界曲线较为平坦时，更利于后期调试以及主动降噪系统的降噪效果和稳定性。所以通过对次级通道声传函矩阵进行奇异值分解的方法来分析其收敛边界曲线特征，可以为误差麦克风布局优化提供很大参考。
误差麦克风布局位置选取：
由某一误差麦克风布局对应一种收敛边界曲线，那么在误差麦克风优化布局时也涉及到备选位置的划分，在不同的误差麦克风布置均需要计算分析收敛边界曲线。首先说明误差麦克风数量，再在数量上说明备选位置的划分。误差麦克风的布置数量并不是越多越好，其数量与次级扬声器的数量有关系，比次级扬声器的数量过多会导致系统的降噪效果和稳定性变差，而过少的次级扬声器并不能在所有乘客位置均实现较好的降噪效果。考虑到车内噪声控制系统的次级扬声器采用的是车门低频扬声器和重低音音响，一般在车内布置4～6个误差麦克风。另一个影响到误差麦克风数量的因素是车内空间的大小，对于车内空间一般大小的轿车或SUV采用4个麦克风往往就可以达到预期效果，但是对于车内空间更大的MPV则需要更多的误差麦克风，经常在6个左右。本发明以在车内布置4个误差麦克风的基础上对误差麦克风备选位置的划分进行说明。
在车内噪声全局控制系统中，误差麦克风一般会布置在顶棚人头附近，布置在A柱附近离人头位置较远导致降噪效果不好，本发明提供一种误差麦克风布置顶棚时备选位置的划分方法如图4所示。从整体来看，误差麦克风仍然是不能够离人耳位置太远，图4将顶棚以人头为中心的矩形区域划分为9份，每一小块方形区域均代表误差麦克风的一个备选位置，其中矩形区域的边长可以根据实际情况具体分析调整。图4中在驾驶员位置，除了顶棚距离人头距离较近外，B柱上布置误差麦克风距离人头也不远，但是其距离外耳相对较近，距离内耳相对较远，易造成内外耳声压不均衡的问题，对于后排乘客而言，误差麦克风布置在C柱同样也面临相同的问题。所以B柱、C柱可以作为布局优化的一个选项，但是选择这个位置时要更加谨慎，做的调试和监控也需要更多些，相对来说误差麦克风布置在顶棚更加普遍些。图3显示了驾驶员位置头顶区域的划分，相类似的，副驾驶员位置和后排乘客的区域划分也类似，考虑到车内声场和声腔模态的对称性，误差麦克风往往布置在对称位置，所以一共有9种误差麦克风的布置备选方案，如果考虑B柱、C柱的话就10种备选方案，每一种方案进行奇异值计算，并分析收敛边界曲线特征，选出最优的布局方案进行调试。
以上对本发明所提出的一种智能座舱埋点数据自动化测试方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，误差麦克风布局在主动降噪系统中，若整车开发流程在CAE仿真阶段则通过仿真计算得到次级通道传递函数矩阵，若在整车调试阶段通过实车标定得到次级通道传递函数矩阵；
步骤S2，将在CAE仿真阶段或整车调试阶段得到的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解后，绘制收敛边界曲线；
步骤S3，根据步骤S2得到每个误差麦克风布局在主动降噪系统中的收敛边界曲线后，对每个误差麦克风布局的收敛边界曲线进行分析和特征对比，选择最优的麦克风布局方法。
2.根据权利要求1所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述的误差麦克风布局在以人头为中心的矩形区域，该矩形区域划分为9份。
3.根据权利要求1所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述的次级通道传递函数矩阵进行奇异值分解，具体过程为：
误差麦克风布局在主动降噪系统中的第l个误差信号在频率ωn的复数成分为：
根据其向量形式，结合误差麦克风布局在主动降噪系统中的单频噪声的目标函数写成未加权误差信号模数平方和加上加权次级信号模数平方和为：
J＝EHE+βWHW，式中，J为目标函数，上标H为向量或矩阵的埃尔米特转置，E和W分别为L×1的复数误差信号和M×1的复数次级声音信号，A和B分别为L×L和M×M的正定加权矩阵；
目标函数写成变量W二次型的形式，目标函数对于W实部和虚部的导数都是实数，定义复数梯度向量g；
由于复数梯度向量g的实部虚部相互独立，让g＝0设置J对于WR和WI的微分等于0，得到最优控制信号向量；
因此，所述的复数梯度向量g写成：
g＝2[CHE+βW]，式中，β为加权系数；
与梯度向量反比的方向调整复数次级信号的实部和虚部，得到最速下降算法为：
W(k+1)＝(1-αβ)W(k)-αCHE(k)，式中，α为收敛系数。
又写为：
(W(k+1)-Wopt)＝[I-α(CHC+βI)](W(k)-Wopt)；
当W(0)＝0，得到
W(k)-Wopt＝-[I-α(CHC+βI)]kWopt；
如果复数海塞矩阵写成复数酉矩阵的形式，标准化特征向量Q和特征值对角矩阵，Λ＝diag(λ1,λ2,...,λM)，其中特征值都是实数，所以CHC+βI＝QΛQH；
定义主动降噪系统的主坐标，写为：
V(k)＝[1-αΛ]kV(0)；
Λ是对角矩阵，主动降噪系统主坐标的收敛是独立的，V(k)的第m个成分写为：
4.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的
向量形式为：
E(ωn)＝D(ωn)+C(ωn)W(ωn)；
其中，E(ωn)＝[E1(ωn),E2(ωn),...,EL(ωn)]T；
D(ωn)＝[D1(ωn),D2(ωn),...,DL(ωn)]T；
W(ωn)＝[W1(ωn),W2(ωn),...,WM(ωn)]T；
5.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的误差麦克风布局在主动降噪系统中的单频噪声的目标函数为：
J＝EHAE+WHBW。
6.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的写成变量W二次型的形式为：
J＝DHD+WHCHD+DHCW+WH[CHC+βI]W。
7.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的复数梯度向量g为：
8.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的得到最优控制信号向量为：
Wopt＝-[CHC+βI]-1CHD，式中，I为单位矩阵。
9.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的
有效时，则-1<1-αλm<1。
10.根据权利要求3所述的一种主动降噪系统误差麦克风布局优化方法，其特征在于，所述的
稳定性条件为：
对于m，0<α<2/λm。
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