1.CVC және DSP шуды азайту:
Тұтынушылар Bluetooth гарнитурасын сатып алғанда, олар әрқашан CVC және DSP шуды азайту функцияларын естиді, олар құлаққаптарды алға жылжытуда. Сипаттамаларды қанша пайдаланушы естісе де, көптеген тұтынушылар екеуінің арасындағы айырмашылықты әлі түсінбейді. Айырмашылық, мұндай техникалық мәселе үшін біз екеуінің ғылымына жұмыс принципі мен айырмашылығы бойынша келеміз.
DSP цифрлық сигналды өңдеуге арналған стенография болып табылады. Оның жұмыс принципі: микрофон сыртқы қоршаған шуды жинайды, содан кейін құлаққап ішіндегі шуды азайту жүйесі функциясы арқылы ол қоршаған шуға тең кері дыбыс толқынын жасау үшін қайталанады, бұл шуды болдырмайды және осылайша көбірек қол жеткізеді. Шуды азайтудың жақсы әсері.
CVC Clear Voice Capture деген сөздің қысқартылған нұсқасы. Бұл шуды азайтуға арналған бағдарламалық құрал технологиясы. Принцип - кіріктірілген шуды болдырмау бағдарламалық құралы мен микрофон арқылы реверберация шуының әртүрлі түрлерін басу.
Айырмашылық келесідей:
а. нысан үшін әртүрлі, CVC технологиясы негізінен қоңырау кезінде пайда болатын жаңғырық үшін, DSP негізінен сыртқы ортадағы жоғары және төмен жиілікті шу үшін.
б. әртүрлі бенефициарлар, DSP технологиясы негізінен гарнитураны пайдаланушыларға жеке табыс әкеледі, ал CVC негізінен басқа тарапқа пайда әкеледі.
Қорытындылай келе, DSP және CVC шуды азайту технологиясын қолданатын құлақаспаптар қоңыраудың сыртқы ортасының шуды тиімді төмендетіп, қоңырау сапасы мен құлаққаптардың дыбысын айтарлықтай жақсарта алады.
2.ANC шуды азайту:
ANC шуды белсенді түрде азайтатын Белсенді шуды басқаруға қатысты. Негізгі принцип - шуды азайту жүйесі шуды бейтараптай отырып, сыртқы шуға тең кері дыбыс толқындарын шығарады. 1-суретте белсенді шуды болдырмайтын құлаққаптың схемалық диаграммасы берілген. ANC чипі құлаққаптың ішіне орналастырылған. Анықтамалық микрофон (анықтамалық микрофон) құлаққаптағы қоршаған шуды жинайды. Қате микрофон (Қате микрофон) Құлаққаптағы шуды азайтудан кейінгі қалдық шуды жинайды. Үндеткіш ANC өңдеуден кейін шуға қарсы ойнайды.
2-суретте үш қабаттан тұратын, үзік сызықтармен бөлінген ANC жүйесінің схемалық диаграммасы берілген. Ең жоғарғы негізгі жол рефмикрофоннан қателік микрофонға дейінгі акустикалық арна болып табылады, жауап функциясы P(z)P(z) арқылы көрсетіледі; ортаңғы қабат – аналогтық арна, мұндағы қосалқы жол – адаптивті сүзгі шығысынан қайтару қалдығына дейінгі жол. Оның ішінде DAC, қайта құру сүзгісі, қуат күшейткіші, динамикті ойнату, қайта алу, алдын ала күшейткіш, антиалиазинг сүзгісі, ADC; төменгі қабат сандық жол болып табылады, мұнда адаптивті сүзгі конвергенцияға дейін қалдықты азайту үшін сүзгі салмағының коэффициентін үнемі реттейді. Ең көп таралған шешім - LMS алгоритмімен үйлесімде FIR сүзгісі арқылы адаптивті сүзгіні енгізу. 2-суретті жеңілдетіп, 3-суретті алыңыз.
Адаптивті сүзгі және LMS (Ең кіші квадрат) алгоритмі принциптері туралы қысқаша сөйлесуге рұқсат етіңіз, содан кейін 3-сурет. 4-суретте көрсетілгендей, xx кірісін және қажетті dd шығысын ескере отырып, адаптивті сүзгі коэффициенттерді әрбір итерацияда жаңартады. yy және dd шығысының арасындағы айырмашылық қалдық нөлге жеткілікті жақын болғанша және жинақталғанша кішірейеді. LMS – бейімделгіш сүзгілерді жаңарту алгоритмі. LMS-тің мақсаттық функциясы минимумға келтіру үшін e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2 лездік қатенің квадраты болып табылады. мақсат функциясы, Градиенттің түсуін қолдану алгоритмнің жаңартылған формуласын береді. (Мақсатты азайту және ізделетін параметрдің жаңартылған формуласын алу үшін градиенттің төмендеуін пайдаланудың алгоритмдік идеясы өте кең таралған, мысалы, сызықтық регрессия.) FIR сүзгісі арқылы LMS алгоритмінің жаңарту формуласы: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), мұндағы μμ – қадам өлшемі. Егер μμ өлшемі итерациямен реттелсе, бұл қадамдық LMS алгоритмі.
3-сурет туралы сөйлесейік. Мұнда адаптивті сүзгі қалау шығысымен салыстыру үшін S(z)S(z) кейін шығарылады. S(z)S(z) тұрақсыздықты тудырады. Әдебиеттерде «қателік сигналы анықтамалық сигналмен уақытында дұрыс «тураланбаған»», LMS конвергенциясы бұзылған. (Т__T нені білдіретінін түсінбедім) Тиімді әдіс - FXLMS (Filtered-X LMS), ол x(n) мәнін LMS модуліне Sˆ(z)S^(z), Sˆ( арқылы енгізуге мүмкіндік береді. z S^(z) – S(z)S(z) бағалауы.FXLMS мақсаты:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Сонымен градиент=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), мұндағы s(n)s(n) белгісіз, оның болжамды жуықтауымен, сондықтан FXLMS жаңарту формуласы
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Мұндағы x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Бейімделуші сүзгі жинақталғанда, E(z)=X(z)P(z)−X(z)W(z)S(z)≈0E(z)=X(z)P(z)−X(z) ) W(z)S(z) ≈ 0, сондықтан W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). Яғни, бейімделгіш сүзгінің салмақ коэффициенті құлаққаптардың бастапқы жолы мен қосымша жолы арқылы анықталады. Гарнитураның бастапқы жолы мен қосымша жолы салыстырмалы түрде тұрақты, сондықтан бейімделгіш сүзгінің салмақ коэффициенті салыстырмалы түрде тұрақты. Сондықтан қарапайымдылық үшін кейбір өндірушілердің ANC құлаққаптарының салмақ коэффициенттері зауытта анықталады. Әрине, бұл ANC құлаққаптың тыңдау тәжірибесі шынайы адаптивті мағынасы бар ANC құлаққаптары сияқты жақсы емес, өйткені нақты жағдайларда құлаққаптың бағытына қатысты сыртқы шу, әртүрлі температура және т.б. әсер етуі мүмкін. құлаққаптың арна жауабы.
Matlab верификациясы
LMS өзгермелі қадамдық өлшемді адаптивті сүзгіні пайдаланып, Matlab кодын жазыңыз, модельдеу нәтижелері 5-суретте көрсетілген. 0-ден 2 кГц диапазонында, гаусс ақ шуын жою үшін ANC алға жіберіледі, ал шуды әлсірету 30 дБ+. орта есеппен. Matlab кітапханасындағы FXLMS бекітілген қадамды және әсері нашар.
Сұрақ-жауап
а. Неліктен ANC 2 кГц төмен жиілікті шу үшін ғана?
Бір жағынан, құлаққаптардың физикалық дыбыс оқшаулауы (пассивті шуды азайту) жоғары жиілікті шуды тиімді блоктай алады және жоғары жиілікті шуды азайту үшін ANC пайдалану қажет емес. Екінші жағынан, төмен жиілікті шудың ұзын толқын ұзындығы бар және белгілі бір фазалық кідіріске төтеп бере алады, ал жоғары жиілікті шу қысқа толқын ұзындығына ие және фазалық ауытқуға сезімтал, сондықтан ANC жоғары жиілікті шуды жояды.
б. Электрондық кідіріс негізгі кешігуден үлкен болса, алгоритм өнімділігін қалай айтарлықтай төмендетуге болады?
P(z) кідірісі аз, S(z) кідірісі үлкен, мысалы, P(z)=z-1, S(z)=z-2, тек W(z)=z талаптарға сай болғанда ғана, емес -себептік, қол жетпес.
в. Алға жіберу ANC, тар жолақты алға беру ANC және кері байланыс ANC арасындағы айырмашылық неде?
Feedforwad құрылымында сәйкесінше сыртқы шуды және ішкі қалдық сигналдарды жинайтын рефлексиялық микрофон және қате микрофоны бар. Кері байланыс құрылымында тек бір қате микрофоны бар, ал анықтамалық сигнал қате микрофоны және адаптивті сүзгі шығысы арқылы жасалады.
Кең жолақты алға жіберу жоғарыда сипатталған құрылым болып табылады. Тар жолақты құрылымда шу көзі сигналдың триггер сигналының генераторын, ал сигнал генераторы адаптивті сүзгі үшін анықтамалық сигналды жасайды. Тек мерзімді шуды жою үшін қолданылады.
Кері байланыс ANC тек қана қате микрофоны болғандықтан, кері жіберу құрылымында қайта микрофон жинаған сигналды қалпына келтіру үшін қате микрофонын пайдаланады. Жол себеп-салдарлық шектеуді қанағаттандырмайды, сондықтан тек болжамды шу құрамдастары, яғни тар жолақты мерзімді шуыл ғана жойылады. Айта кету керек, егер алға жіберу себеп-салдарлық шектеуді қанағаттандырмаса, яғни электронды кідіріс негізгі арнаның акустикалық кідірісінен ұзағырақ болса, ол тек тар жолақты мерзімді шуды жоя алады.
Сондай-ақ, жіберу және кері байланыс құрылымдарын қамтитын гибридті ANC құрылымы бар. Негізгі артықшылығы - адаптивті сүзгінің тәртібін сақтауға болады.
