1.CVC ಮತ್ತು DSP ಶಬ್ದ ಕಡಿತ:
ಗ್ರಾಹಕರು ಬ್ಲೂಟೂತ್ ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದಾಗ, ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಹೊಂದಿರುವ CVC ಮತ್ತು DSP ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅವರು ಯಾವಾಗಲೂ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಎಷ್ಟೇ ಬಳಕೆದಾರರು ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕರು ಇನ್ನೂ ಎರಡರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಅಂತಹ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ, ನಾವು ಕಾರ್ಯ ತತ್ವ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಎರಡರ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತೇವೆ.
ಡಿಎಸ್ಪಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಅದರ ಕೆಲಸದ ತತ್ವ: ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಸರದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನೊಳಗಿನ ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ, ಇದು ಸುತ್ತುವರಿದ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಸಮನಾದ ಹಿಮ್ಮುಖ ಧ್ವನಿ ತರಂಗವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಶಬ್ದವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ಪರಿಣಾಮ.
CVC ಎಂಬುದು ಕ್ಲಿಯರ್ ವಾಯ್ಸ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್‌ಗೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಶಬ್ದ ರದ್ದತಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುವುದು ತತ್ವವಾಗಿದೆ.
ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ:
ಎ. ವಸ್ತುವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, CVC ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕರೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಗಾಗಿ, DSP ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದಕ್ಕಾಗಿ.
ಬಿ. ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಾನುಭವಿಗಳು, DSP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆದಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು CVC ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಪಕ್ಷಕ್ಕೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ, DSP ಮತ್ತು CVC ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಕರೆಯ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಸರದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕರೆ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
2.ANC ಶಬ್ದ ಕಡಿತ:
ANC ಸಕ್ರಿಯ ಶಬ್ದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಶಬ್ದವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ತತ್ವವೆಂದರೆ ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೊರಗಿನ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ರಿವರ್ಸ್ ಧ್ವನಿ ತರಂಗಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಶಬ್ದವನ್ನು ತಟಸ್ಥಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ 1 ಎಂಬುದು ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಸಕ್ರಿಯ ಶಬ್ದ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ. ANC ಚಿಪ್ ಅನ್ನು ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೆಫ್ ಮೈಕ್ (ಉಲ್ಲೇಖ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್) ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ದೋಷ ಮೈಕ್ (ದೋಷ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್) ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಶಬ್ದ ಕಡಿತದ ನಂತರ ಉಳಿದಿರುವ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ANC ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಂತರ ಸ್ಪೀಕರ್ ಆಂಟಿ-ಶಬ್ದವನ್ನು ಪ್ಲೇ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರ 2 ಎಎನ್‌ಸಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ, ಮೂರು ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಡ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಿದ ರೇಖೆಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾರ್ಗವು ರೆಫ್ ಮೈಕ್‌ನಿಂದ ದೋಷ ಮೈಕ್‌ಗೆ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಚಾನಲ್ ಆಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು P(z)P(z) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ; ಮಧ್ಯದ ಪದರವು ಅನಲಾಗ್ ಚಾನಲ್ ಆಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ದ್ವಿತೀಯ ಮಾರ್ಗವು ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಿಂದ ರಿಟರ್ನ್ ಶೇಷಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. DAC, ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಫಿಲ್ಟರ್, ಪವರ್ ಆಂಪ್ಲಿಫೈಯರ್, ಸ್ಪೀಕರ್ ಪ್ಲೇಬ್ಯಾಕ್, ಮರು-ಸ್ವಾಧೀನ, ಪೂರ್ವ-ಆಂಪ್ಲಿಫಯರ್, ಆಂಟಿ-ಅಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ಫಿಲ್ಟರ್, ADC ಸೇರಿದಂತೆ; ಕೆಳಗಿನ ಪದರವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ತೂಕದ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ ಶೇಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. LMS ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ FIR ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ 2 ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ 3 ಅನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ.
ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮತ್ತು LMS (ಕನಿಷ್ಠ ಸರಾಸರಿ ಚೌಕ) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ತತ್ವಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇನೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಚಿತ್ರ 3. ಚಿತ್ರ 4 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಇನ್‌ಪುಟ್ xx ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ dd ಅನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ yy ಮತ್ತು dd ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದವು ಸೊನ್ನೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. LMS ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. LMS ನ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವು ತತ್‌ಕ್ಷಣದ ದೋಷದ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ e2(n)=(d(n)-y(n))2e2(n)=(d(n)-y(n))2, ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ನವೀಕರಿಸಿದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. (ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಕಲ್ಪನೆಯು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತದಂತಹ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ನ ನವೀಕರಿಸಿದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.) FIR ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು LMS ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಫಾರ್ಮುಲಾ: w(n+1 ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), ಇಲ್ಲಿ μμ ಎಂಬುದು ಹಂತದ ಗಾತ್ರ. μμ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಇದು ಹಂತ-ಹಂತದ LMS ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ.
ಚಿತ್ರ 3 ರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡೋಣ. ಇಲ್ಲಿ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ S(z)S(z) ನಂತರ ಡಿಸೈರ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ. S(z)S(z) ಅಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ, "ಎರರ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ 'ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ' ಉಲ್ಲೇಖ ಸಿಗ್ನಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಮಯಕ್ಕೆ", LMS ನ ಒಮ್ಮುಖವು ಮುರಿದುಹೋಗಿದೆ. (ಇದರ ಅರ್ಥವೇನೆಂದು ನಾನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಿಲ್ಲ T__T) ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ FXLMS (ಫಿಲ್ಟರ್ಡ್-X LMS), ಇದು Sˆ(z)S^(z), Sˆ( ಮೂಲಕ LMS ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ x(n) ಅನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. z S^(z) ಎಂಬುದು S(z)S(z) ನ ಅಂದಾಜು. FXLMS ನ ಉದ್ದೇಶ:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
ಆದ್ದರಿಂದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್=-2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), ಅಲ್ಲಿ s(n)s(n) ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಅದರ ಅಂದಾಜು ಅಂದಾಜಿನೊಂದಿಗೆ, ಹೀಗೆ FXLMS ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಫಾರ್ಮುಲಾ ಆಗಿದೆ
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
ಅಲ್ಲಿ x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಒಮ್ಮುಖವಾದಾಗ, 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, ಆದ್ದರಿಂದ W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). ಅಂದರೆ, ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ತೂಕದ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳ ದ್ವಿತೀಯ ಮಾರ್ಗದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್‌ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ದ್ವಿತೀಯಕ ಮಾರ್ಗವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ತೂಕದ ಗುಣಾಂಕವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸರಳತೆಗಾಗಿ, ಕೆಲವು ತಯಾರಕರ ANC ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳ ತೂಕದ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಖಾನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಈ ANC ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನ ಆಲಿಸುವ ಅನುಭವವು ನಿಜವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅರ್ಥದೊಂದಿಗೆ ANC ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನ ದಿಕ್ಕಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬಾಹ್ಯ ಶಬ್ದ, ವಿಭಿನ್ನ ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು ಇಯರ್‌ಫೋನ್‌ನ ಚಾನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ.
Matlab ಪರಿಶೀಲನೆ
ವೇರಿಯಬಲ್ ಹಂತದ ಗಾತ್ರದ LMS ನ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು Matlab ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ 5 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. 0 ರಿಂದ 2 kHz ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ANC ಅನ್ನು ಗಾಸಿಯನ್ ಬಿಳಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಶಬ್ದ ಕ್ಷೀಣತೆಯು 30 dB+ ಆಗಿದೆ. ಸರಾಸರಿ. Matlab ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿ FXLMS ಸ್ಥಿರ-ಹಂತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ
ಎ. 2 kHz ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ANC ಏಕೆ?
ಒಂದೆಡೆ, ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳ ಭೌತಿಕ ಧ್ವನಿ ನಿರೋಧನ (ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಶಬ್ದ ಕಡಿತ) ಅಧಿಕ-ಆವರ್ತನ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ANC ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕಡಿಮೆ-ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದವು ದೀರ್ಘ ತರಂಗಾಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತದ ವಿಳಂಬವನ್ನು ತಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದವು ಕಡಿಮೆ ತರಂಗಾಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಂತದ ವಿಚಲನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ANC ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಿ. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ವಿಳಂಬವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವಿಳಂಬಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾದಾಗ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು?
P(z) ವಿಳಂಬವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, S(z) ವಿಳಂಬವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ P(z)=z-1, S(z)=z-2, W(z)=z ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ, ಅಲ್ಲದ -ಕಾರಣ, ತಲುಪಲಾಗದ.
ಸಿ. ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ANC, ನ್ಯಾರೋ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ANC ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ANC ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
Feedforwad ರಚನೆಯು ರೆಫ್ ಮೈಕ್ ಮತ್ತು ದೋಷ ಮೈಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಉಳಿದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚನೆಯು ಕೇವಲ ಒಂದು ದೋಷ ಮೈಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ದೋಷ ಮೈಕ್ ಮತ್ತು ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಬ್ರಾಡ್-ಬ್ಯಾಂಡ್ ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಕಿರಿದಾದ-ಬ್ಯಾಂಡ್ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ, ಶಬ್ದ ಮೂಲವು ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಿಗರ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ಜನರೇಟರ್ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಾಗಿ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆವರ್ತಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ANC ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ರೆಫ್ ಮೈಕ್‌ನಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ದೋಷ ಮೈಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ದೋಷ ಮೈಕ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದೆ. ಮಾರ್ಗವು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಶಬ್ದ ಘಟಕಗಳು, ಅಂದರೆ ನ್ಯಾರೋಬ್ಯಾಂಡ್ ಆವರ್ತಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಕಾರಣದ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದರೆ, ಅಂದರೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ವಿಳಂಬವು ಮುಖ್ಯ ಚಾನೆಲ್ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವಿಳಂಬಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಅದು ನ್ಯಾರೋಬ್ಯಾಂಡ್ ಆವರ್ತಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು.
ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಫೀಡ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ANC ರಚನೆಯೂ ಇದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ಕ್ರಮವನ್ನು ನೀವು ಉಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.
