1. Zmanjšanje šuma CVC in DSP:
Ko potrošniki kupijo slušalke Bluetooth, bodo vedno slišali funkciji za zmanjšanje hrupa CVC in DSP, ki ju imajo trgovci pri promociji slušalk. Ne glede na to, koliko uporabnikov je slišalo opise, mnogi potrošniki še vedno ne razumejo razlike med obema. Razlika, za tak tehnični problem pridemo do znanosti o obeh pod principom delovanja in razliko.
DSP je okrajšava za digitalno obdelavo signalov. Njegov princip delovanja: mikrofon zbira zunanji hrup iz okolja, nato pa se prek funkcije sistema za zmanjševanje hrupa v slušalki replicira, da ustvari obratni zvočni val, ki je enak hrupu iz okolice, ki izniči hrup in tako doseže več. Dober učinek zmanjšanja hrupa.
CVC je okrajšava za Clear Voice Capture. Gre za programsko tehnologijo zmanjševanja šuma. Načelo je zadušiti različne vrste hrupa odmeva z vgrajeno programsko opremo za odpravljanje hrupa in mikrofonom.
Razlika je naslednja:
a. za objekt je drugačen, tehnologija CVC je v glavnem za odmev, ki nastane med klicem, DSP je v glavnem za visoko- in nizkofrekvenčni hrup v zunanjem okolju.
b. različni upravičenci, tehnologija DSP uporabnikom slušalk v glavnem prinaša osebni dohodek, CVC pa koristi predvsem drugi strani.
Če povzamemo, lahko slušalke, ki uporabljajo tehnologijo za zmanjševanje hrupa DSP in CVC, učinkovito zmanjšajo hrup zunanjega okolja klica ter bistveno izboljšajo kakovost klica in zvok slušalk.
2. Zmanjšanje šuma ANC:
ANC se nanaša na aktivni nadzor hrupa, ki aktivno zmanjšuje hrup. Osnovno načelo je, da sistem za zmanjšanje hrupa proizvaja povratne zvočne valove, ki so enaki zunanjemu hrupu in nevtralizirajo hrup. Slika 1 je shematski diagram slušalk z aktivnim odpravljanjem hrupa s posredovanjem podatkov. ANC čip je nameščen znotraj slušalke. Referenčni mikrofon (referenčni mikrofon) zbira hrup iz okolice na slušalkah. Napaka mikrofona (napaka mikrofona) Zbere preostali šum po zmanjšanju šuma v slušalki. Zvočnik predvaja protišumni zvok po obdelavi ANC.
Slika 2 je shematski diagram sistema ANC s tremi plastmi, ločenimi s črtkanimi črtami. Najvišja primarna pot je akustični kanal od ref mikrofona do mikrofona napake, odzivna funkcija je predstavljena s P(z)P(z); srednji sloj je analogni kanal, kjer je sekundarna pot pot od izhoda prilagodljivega filtra do povratnega ostanka. Vključno z DAC, rekonstrukcijskim filtrom, ojačevalnikom moči, predvajanjem zvočnikov, ponovnim pridobivanjem, predojačevalnikom, filtrom za izravnavanje, ADC; spodnja plast je digitalna pot, kjer prilagodljivi filter nenehno prilagaja koeficient teže filtra, da zmanjša preostanek do konvergence. Najpogostejša rešitev je implementacija prilagodljivega filtra z uporabo filtra FIR v kombinaciji z algoritmom LMS. Poenostavite sliko 2 in dobite sliko 3.
Naj na kratko spregovorim o načelih prilagodljivega filtra in algoritma LMS (najmanjši srednji kvadrat), nato pa o sliki 3. Kot je prikazano na sliki 4, glede na vhod xx in želeni izhod dd prilagoditveni filter posodobi koeficiente vsako ponovitev, tako da razlika med izhodom yy in dd postaja vedno manjša, dokler ni ostanek dovolj blizu ničle in konvergira. LMS je algoritem za posodobitev prilagodljivih filtrov. Ciljna funkcija LMS je kvadrat trenutne napake e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2, da se minimizira funkcija cilja. Uporaba gradientnega spusta daje posodobljeno formulo algoritma. (Algoritemska zamisel o uporabi gradientnega spuščanja za minimiziranje cilja in pridobitev posodobljene formule parametra, ki ga je treba iskati, je zelo pogosta, na primer linearna regresija.) Posodobitvena formula algoritma LMS z uporabo filtra FIR je: w(n+1 ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), kjer je μμ velikost koraka. Če se velikost μμ prilagodi z iteracijo, gre za LMS algoritem po korakih.
Pogovorimo se o sliki 3. Tukaj je prilagodljivi filter izhod po S(z)S(z) za primerjavo z želenim izhodom. S(z)S(z) bo povzročil nestabilnost. V literaturi "signal napake ni pravilno 'poravnan' v času z referenčnim signalom", je konvergenca LMS prekinjena. (Nisem ugotovil, kaj to pomeni T__T) Učinkovita metoda je FXLMS (Filtered-X LMS), ki omogoča vnos x(n) v modul LMS prek Sˆ(z)S^(z), Sˆ( z S^(z) je ocena S(z)S(z). Cilj FXLMS:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Torej gradient=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), kjer s(n)s(n) ni znan, s približkom ocene, torej Formula posodobitve FXLMS je
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Kjer je x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Ko prilagodljivi filter konvergira, je 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, torej W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). To pomeni, da je utežni koeficient prilagodljivega filtra določen s primarno potjo in sekundarno potjo slušalk. Primarna pot in sekundarna pot slušalk sta relativno stabilni, zato je koeficient teže prilagodljivega filtra relativno stabilen. Zato so zaradi poenostavitve koeficienti teže ANC slušalk nekaterih proizvajalcev določeni v tovarni. Seveda izkušnja poslušanja te slušalke ANC očitno ni tako dobra kot slušalka ANC s pravim prilagodljivim pomenom, saj lahko v dejanskih situacijah zunanji šum glede na smer slušalke, drugačna temperatura in podobno vplivajo na odziv kanala slušalke.
Matlab preverjanje
Napišite kodo Matlab z uporabo prilagodljivega filtra s spremenljivo velikostjo koraka LMS, rezultati simulacije so prikazani na sliki 5. V območju od 0 do 2 kHz se za odpravo Gaussovega belega šuma uporablja povratni ANC, dušenje hrupa pa je 30 dB+ v povprečju. FXLMS v knjižnici Matlab je s fiksnimi koraki in učinek je slabši.
Vprašanja in odgovori
a. Zakaj je ANC samo za nizkofrekvenčni šum pod 2 kHz?
Po eni strani lahko fizična zvočna izolacija slušalk (pasivno zmanjšanje hrupa) učinkovito blokira visokofrekvenčni hrup in za zmanjšanje visokofrekvenčnega hrupa ni treba uporabiti ANC. Po drugi strani ima nizkofrekvenčni šum dolgo valovno dolžino in lahko prenese določeno fazno zakasnitev, medtem ko ima visokofrekvenčni šum kratko valovno dolžino in je občutljiv na fazno odstopanje, zato ANC odpravlja visokofrekvenčni šum.
b. Kako se lahko učinkovitost algoritma močno zmanjša, če je elektronska zakasnitev večja od primarne?
P(z) zamuda je majhna, S(z) zamuda je velika, na primer P(z)=z-1, S(z)=z-2, le če W(z)=z lahko izpolni zahteve, ne -vzročno, nedosegljivo.
c. Kakšna je razlika med Feedforward ANC, ozkopasovnim Feedforward ANC in povratnim ANC?
Struktura Feedforwad ima ref mikrofon in mikrofon napake, ki zbirata zunanji šum oziroma notranje preostale signale. Struktura povratne informacije ima samo en napakni mikrofon, referenčni signal pa ustvarita napakni mikrofon in izhod prilagodljivega filtra.
Širokopasovno posredovanje je zgoraj opisana struktura. V ozkopasovni strukturi vir hrupa generira generator prožilnega signala signala, generator signala pa generira referenčni signal za prilagodljivi filter. Uporablja se samo za odpravljanje periodičnega hrupa.
Povratni ANC uporablja napako mikrofona za obnovitev signala, ki ga je zbral ref mikrofon v strukturi posredovanja naprej, ker ima samo napako mikrofona. Pot ne zadošča vzročni omejitvi, zato so izločene le predvidljive komponente šuma, tj. ozkopasovni periodični šum. Upoštevati je treba, da če posredovanje ne izpolnjuje vzročne omejitve, tj. elektronska zakasnitev je daljša od akustične zakasnitve glavnega kanala, lahko odpravi le ozkopasovni periodični šum.
Obstaja tudi hibridna struktura ANC, ki vključuje tako strukturo posredovanja kot povratne informacije. Glavna prednost je, da lahko shranite vrstni red prilagodljivega filtra.
