基于Matlab的主动降噪实验

1、.1. - - . 可修编-SHANGHAIJIAOTONG UNIVERSITY实验三主动降噪实验指导教师：王旭永小组成员：吴淑标 5110209352汤剑宏 5110209355朱安林 5110209344.1目录TOC o 1-1 h u HYPERLINK l _Toc27719一、实验目的 PAGEREF _Toc27719 1HYPERLINK l _Toc8281二、实验原理 PAGEREF _Toc8281 1HYPERLINK l _Toc25270三、实验仪器 PAGEREF _Toc25270 1HYPERLINK l _Toc6418四、实验步骤 PAGEREF _To

2、c6418 1HYPERLINK l _Toc29206五、实验过程 PAGEREF _Toc29206 1HYPERLINK l _Toc21872六、程序代码及解释 PAGEREF _Toc21872 1HYPERLINK l _Toc30753七、实验数据观察及解释 PAGEREF _Toc30753 1HYPERLINK l _Toc8703八、误差分析 PAGEREF _Toc8703 1HYPERLINK l _Toc17926九、实验感想 PAGEREF _Toc17926 1.1 . 可修编-一、实验目的1. 了解噪声的根本概念；2. 了解工程中处理噪声的常规方法；3. 掌握主

3、动降噪的根本原理与方法；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预原理，来消除噪声。主动降噪的根本原理图如图1所示：图1 主动降噪的原理简单的说就是用传感器检测噪声信号，通过控制系统反响给次声源，由次生源发出与原噪声信号频率一样、幅值大小一样、相位相反的声信号，根据声波叠加原理，到达一种降噪的效果。其逻辑程序框图如图2所示：图2 主动降噪逻辑框图主动降噪，习惯上可以进展如下分类：有源声控制和有源力控制；单通道有源控制和多通道有源控制；非自适应有源控制和自适应有源控

4、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前馈控制系统和反响控制系统；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。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响，并具有自适应控制算法，控制器多为数字控制器。这种系统适用的围宽，相对灵活，但其构造复杂，实现难度加大，本钱增加。本系统原理图如图3所示：图3 自适应有源噪声控制系统本实验主要采用此种控制方式。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

5、组成。其特点是控制器不带反响，可以是模拟控制器，也可以是数字控制器。这种系统适用的围有限。影响主动降噪性能的主要因素：初级声源的类型与特征：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，在进展次级声源的布置时，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。因为其位置是否适宜，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

6、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响控制器而言，构造简单，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5 扬声器图4 笔记本电脑图6 传感器四、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

7、展；2按方案搭建实验平台，如图7所示；图7 实验整体平台3翻开Matlab软件，将编好的程序烧录其中，准备开场实验；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，和原噪声进展比较是否到达了降噪的效果，如不满足需要进展调试，再次重复实验；6满足要求后，完毕程序，撤除实验平台，整理实验设备；7整理相关实验图片和数据，进展数据分析；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将这对音箱间隔适宜的距离对放，并且使发声源在一条直线

8、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：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；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/

9、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：图9 第一步降噪程序输出结果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10 第二步降噪程序输出结果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

10、，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：图11 第三步降噪程序输出结果假设实验能够成功运行，则完毕运行程序，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8192t=1:(120*Fs);%定原噪声发声时间为120syy=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1100Hzsound(yy,Fs);%Matlab发声代码Y=audiorecor

11、der(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3sdisp(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*label(time);ylabel(fuzhi);title(原信号波形图);*=fft(y,Fs);%进展傅里叶变换ff=1:Fs;z=abs(*);%将傅里叶变换的结果取绝对值z(1:10

12、0)=0;%去除0附近的干扰值z(8000:8192)=0;subplot(242);plot(ff,z);%第二幅图原噪声幅值频谱图title(原信号幅值频谱图);k=find(z=ma*(z);%找出收集信号幅值最大点对应的频率f=min(k)-1;%取两者较小的频率y2=(2*ma*(z)/Fs;%以该公式作为衡量幅值大小的工具phi=0;%定初始相位0n=1;%引入变量n，初值赋予1a=zeros(1,100);%用此矩阵实时检测每次循环的降噪效果b=zeros(1,100);while n-3 yy(2,:)=40*sin(2*pi*f*(t/Fs)+phi);%次生源的发声程序 s

13、ound(yy,Fs); Y1=audiorecorder(Fs,16,1); disp(Start speaking.); recordblocking(Y1,3);%以3秒为一个检测周期 disp(End of Recording.); y3=getaudiodata(Y1); subplot(243); plot(y3);%第三幅图第一步降噪的波形图 *label(time); ylabel(fuzhi); title(降噪1波形图); *2=fft(y3,Fs);%进展傅里叶变换 z=abs(*2); z(1:100)=0; Y2=(2*ma*(z)/Fs;%使用和衡量原噪声幅值一样的

14、公式 subplot(244); plot(ff,z);%第四幅图第一步降噪的幅值频谱图 title(降噪1幅值频谱图); if Y2=y2%假设降噪后的幅值大于原噪声幅值 phi=phi+pi/3;%将次生源相位向左移动pi/3个单位 else phi=phi+pi/6/n;%否则向左移动pi/6个单位 n=-(abs(n)+1);%跳出该程序 endendprint(1,-dpng,test1);%将输出图片放在相应的文件夹n=2;%变量n赋予2i=1;%过程监测变量phi=phi+pi/3/(2n);%第一个循环结果的相位值向左移动pi/12while n=y4%假设降噪后的幅值未满足效

15、果要求 phi=phi-pi/3/(2n);%将次生源相位向右移动pi/12个单位 else n=n+1;%否则跳出该程序 phi=phi-pi/3/(2n); endprint(1,-dpng,strcat(C:UserszhuanlinDocumentsMATLAB3,num2str(i),.png);%将输出图片放在相应的文件夹 a(i)=Y2; i=i+1;endphi=phi+pi/3/(2n);i=1;while n=y5%假设降噪后的幅值未满足效果要求 phi=phi-pi/3/(2n);%将次生源相位向右移动pi/24个单位 else n=n+1;%否则跳出该程序 endpri

16、nt(1,-dpng,strcat(C:UserszhuanlinDocumentsMATLAB3,num2str(i),.png);%将输出图片放在相应的文件夹 i=i+1;endyy(2,:)=40*sin(2*pi*f*(t/Fs)+phi);%次生源会一直发出最正确相位所对应的声信号sound(yy,Fs);七、实验数据观察及解释本实验整体结果图如图12所示：图12 降噪结果从第二幅图中可以看出，原噪声频率1100Hz下对应的幅值在Matlab标度下对应值为36.5；在第四幅图中，以pi/3为相位移动精度的第一步降噪结果幅值为22.5，降噪效果为38%；从第六幅图中可以发现，以pi/1

17、2为相位移动精度结果，幅值最大时对应的声音频率并不是1100Hz，经分析是由于外界干扰，尽管如此原噪声仍然到达了50%的降噪效果；最后一幅图以pi/24为相位移动精度，显示的幅值大小为13.5，降噪效果73%，非常理想；降噪效果同时也可以根据这几个处理过程的波形图观察得出。八、误差分析本次实验结果显示降噪效果为73%，效果在我们小组数次尝试过程中是相对较好的，但是距离完全消除噪声仍有一段差距，从理论上讲也不可能有100%的降噪效果，本实验结果到达了实验要求，下面主要从仪器误差、方法误差、人为误差三方面来分析造成实验结果误差的原因。1仪器误差使用Matlab发声程序会有误差，程序已经运行了但是由

18、于计算机的音箱还没有完全翻开，导致前局部的发声信号不完整；所使用的音箱左右声道发出的声音并不是完全一致的，而且放置的位置也不可能完全到达在同一条直线上；声音传感器接收的声信号与程序编写的也会有误差，接收点的位置不同也会影响实验效果。方法误差我们采用的主动降噪方法即为声波的叠加原理，但是由于声波是球面波，叠加的时候并不是简单的公式相加，会有不定向的干预，而且我们小组并没有采用声道，这也大大增加了误差的可能性。人为误差尽管我们选择了相对安静的环境，但是我们仍然不能保证没有其它频率的声波干扰一样频率的干扰误差更大，就如图10 所示的现象，其它频率声音的幅值大于我们噪声的幅值也是非常有可能的，我们仅通过观察幅值频谱图而没有观察波形图，其实已经大大降低了误差的可能性，在以后的学习中我们将学习运用滤波器函数，使显示结果更加直观、清晰。九、实验感想通过对本实验的原理、实验设计、实验过程到最后效果的检验，我们小组的同学学到了很多东西。本身声学方面我们机械专业涉及的