基于FXLMS的ANC系统

本FXLMS算法包含了四种基础的FXLMS算法案例，均可直接运行成功，同时将该算法运用在ANC系统之上。

%  ANC based on FxLMS
%    u（k）      +--------+     d（k）                 +       e（k）
% U ------+--->|   Pw   |------D-------------------> sum --+--->e_cont
%         |    +--------+                             ^-   |
%         |                                           |    |
%         |        \                              r（k）|    |     
%         |     +---------+     y（k）    +---------+   |    |
%         +-Wx->|   Ww    |Wy--------Sx>|   Sw    |Sy-+    |
%         |     +---------+             +---------+        |
%         |            \                                   |
%         |             \----------------\                 |
%         |                               \                |
%         |      +---------+   x（k）   +-----------+        |
%         +--Cx->|   Cw    |Cy--Xx--->|    LMS    |<-------+
%                +---------+          +-----------+        
% use FIR to model P（z）W（z）S（z）C（z）
% estimate S（z） offline
% white noise              +--------+            +
%   x_iden -----+--------->!  Sw    !-y_iden----->sum---+----->e_iden
%               !          +--------+             ^-    !
%               !                                 !     !
%               Cx                /               !     !
%               !          +--------+             !     !
%               +--------->!  Cw    !--Cy---------+     !
%               !          +--------+                   !
%               !              /                        !
%               !             /                         !
%               !          +-------+                    !
%               +--------->!  LMS  !--------------------+
%                          +-------+
%



clear all
clc


fs = 10000;%采样频率
L = 3000;% 长度
m = 0:L-1;
t = m/fs; %时间
N = 7;                        % order of primary and secondary fir filter
M = 17;                       % order of adaptive fir filter W（z）M 应取 N 的2-3之间

% 估计P（z）和S（z）

% Pw = rand（1N+1）;
% Sw = 0.25*rand（1N+1）;

% 取自于文献《一维多谐频声源主动噪声控制算法》
Pw1 = [0 1 0 -0.07 0.006];
Pw2 = 1;
Sw1 = [0 1];
Sw2 = [1 0.1];


% 离线估计C（z）
x_iden = randn（1L）;
y_iden = filter（Sw1 Sw2 x_iden）;

% 初始化
Cx = zeros（1N+1）;       % the state of C（z）
Cw = zeros（1N+1）;       % the weight of C（z）
e_iden = zeros（1L）;     % data buffer for the identification error

% LMS算法
mu1 = 0.1;
for k = 1:L                      % discrete time k
    Cx = [x_iden（k） Cx（1:N）];     % update the state
    Cy = sum（Cx.*Cw）;	          % calculate output of C（z）
    e_iden（k） = y_iden（k）-Cy;     % calculate error   
    Cw = Cw+mu1*e_iden（k）*Cx;     % adjust the weight
end

% 检验结果
figure
subplot（211）
plot（[1:L] e_iden）
ylabel（‘幅值‘）;
xlabel（‘采样点数 k‘）;
legend（‘噪声残差‘）;
subplot（212）
hold on 
stem（Cw ‘r*‘）
ylabel（‘幅值‘）;
xlabel（‘滤波器权值‘）;
legend（‘C（z）的滤波器权值‘）;


% ANC系统

% 输入的估计
Z = 3; % 叶片数
n = 50; % 风扇转速（r/s）
fk = n*Z; % 旋转噪声信号基频（Hz）（500Hz以下为低频）
R = 0.22; % 叶片长度

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2014-03-02 21:48  anc\
     文件        5025  2013-06-25 15:31  anc\FXLMS_on_ANC.m
     文件        5315  2013-06-25 15:38  anc\FXNLMS_on_ANC_01.m
     文件        5165  2013-06-25 15:41  anc\FXNLMS_on_ANC_02.m
     文件        5782  2013-06-11 21:54  anc\online_FXLMS_on_ANC.m
     文件        5080  2013-06-25 15:52  anc\test_of_one_channel_of_whole_system.m
     文件        1803  2012-12-24 12:09  anc\test_of_test_model.m