Praktische Anwendung der aktiven Geräuschauslöschung�Active Noise Cancellation�Ein einfaches ANC-System
Ein ANC-System mit adaptivem FilterAusblick
Active Noise Cancellationoder
Aktive Geräuschauslöschung
Jörn Matthies
HAW Hamburg
1. Dezember 2006
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Praktische Anwendung der aktiven Geräuschauslöschung�Active Noise Cancellation�Ein einfaches ANC-System
Ein ANC-System mit adaptivem FilterAusblick
Inhalt (1)
1 Praktische Anwendung der aktiven GeräuschauslöschungProdukte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
2 �Active Noise Cancellation�Das Prinzip der aktiven GeräuschauslöschungANC-Systeme
�Adaptive Feedback System�
�Adaptive Feedforward System�
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Ein ANC-System mit adaptivem FilterAusblick
Inhalt (2)
3 Ein einfaches ANC-SystemVorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
4 Ein ANC-System mit adaptivem FilterVorteile eines ANC-Systems mit adaptivem FilterAdaptive Filterung
Das FIR-Filter
Der LMS-Adaptionsalgorithmus
Simulation des Systems mit Simulink
5 Ausblick
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Ein ANC-System mit adaptivem FilterAusblick
Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Existierende Produkte
Kopfhörer mit aktiver Lärmkompensation
Einige Hersteller:SennheiserSonyPhilipsu.v.m
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Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Existierende Produkte
Kopfhörer mit aktiver LärmkompensationEinige Hersteller:
SennheiserSonyPhilipsu.v.m
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Ein ANC-System mit adaptivem FilterAusblick
Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Einsatzgebiete
AutomobilindusrieInnenraum
Accura RL
Honda Accord hybrid
Karosserievibrationen
FlugzeugindustrieFlugzeuginnenraumGeräuschminderung an Triebwerken (NASA)
Überall wo störende Geräusche unterdrückt werden sollenKlimaanlageGerätelüfteru.ä.
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Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Einsatzgebiete
AutomobilindusrieInnenraum
Accura RL
Honda Accord hybrid
Karosserievibrationen
FlugzeugindustrieFlugzeuginnenraumGeräuschminderung an Triebwerken (NASA)
Überall wo störende Geräusche unterdrückt werden sollenKlimaanlageGerätelüfteru.ä.
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Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Einsatzgebiete
AutomobilindusrieInnenraum
Accura RL
Honda Accord hybrid
Karosserievibrationen
FlugzeugindustrieFlugzeuginnenraumGeräuschminderung an Triebwerken (NASA)
Überall wo störende Geräusche unterdrückt werden sollenKlimaanlageGerätelüfteru.ä.
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Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Tätigkeit im Bereich Active Noise Cancellation
Automobilindustrie:BMW AG Automobil (Abteilung Forschung/Entwicklung)Audi AG (Abteilung Forschung/Entwicklung)DaimlerChrysler AG (Abteilung Forschung/Entwicklung)u.a.
Fluzeugindustrie:Airbus / EADSBoeingGeneral Electricu.a.
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Produkte und EinsatzgebieteTätigkeitssbereiche
Tätigkeit im Bereich Active Noise Cancellation
Automobilindustrie:BMW AG Automobil (Abteilung Forschung/Entwicklung)Audi AG (Abteilung Forschung/Entwicklung)DaimlerChrysler AG (Abteilung Forschung/Entwicklung)u.a.
Fluzeugindustrie:Airbus / EADSBoeingGeneral Electricu.a.
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Das Prinzip der aktiven GeräuschauslöschungANC-Systeme
Geräusch und Gegengeräusch
Gegengeräusch = Geräusch 180◦ phasenverschoben
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Das Prinzip der aktiven GeräuschauslöschungANC-Systeme
Adaptive Feedback System
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Das Prinzip der aktiven GeräuschauslöschungANC-Systeme
Adaptive Feedforward System
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Vorgaben und Randbedingungen
Signalumwandlung wird nicht berücksichtigt
Die akustische Verzögerung wird vernachlässigt
Das Störgeräusch besteht aus einer Grundfrequenz plus dreiObertönen
Die Samplefrequenz entspricht dem Vierfachen der Freqeunzdes dritten Obertons
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Einfaches ANC-System Systemstruktur (Matlab/Simulink)
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Berechnung des Restsignals
Digitalisierte Signale
e(n) = d(n) + w(n)
d(n): Sample n des Störsignalsw(n): Sample n des Antisignalse(n): Sample n des Restsignals
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Berechnung des Antisignals
Berechnung mit Sample des vorhergehenden Taktes
w(n) = w(n− 1)− µ ∗ e(n− 1)
w(n) : Sample n des Antisignalsw(n− 1): Sample n-1 des Antisignalsµ : Schrittweitenfaktore(n− 1) : Sample n-1 des Restsignals
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Simulationsdaten
Vorraussetzungen
Störsignal d(n): 100 Hz mit den drei nächsten Obertönen(200, 300 und 400 Hz)
Abtastfrequenz fs: 1600 Hz
Berechnung der Gröÿe des FIFOs
Periodendauer der Grundfrequenz Tf1: 0, 01s
Anzahl Samples pro Periode N :Tf1 ∗ fs = 0, 01s ∗ 1600Hz = 16Gröÿe des FIFOs NFIFO: 16
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Simulationsdaten
Vorraussetzungen
Störsignal d(n): 100 Hz mit den drei nächsten Obertönen(200, 300 und 400 Hz)
Abtastfrequenz fs: 1600 Hz
Berechnung der Gröÿe des FIFOs
Periodendauer der Grundfrequenz Tf1: 0, 01s
Anzahl Samples pro Periode N :Tf1 ∗ fs = 0, 01s ∗ 1600Hz = 16Gröÿe des FIFOs NFIFO: 16
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Simulationsdaten
Vorraussetzungen
Störsignal d(n): 100 Hz mit den drei nächsten Obertönen(200, 300 und 400 Hz)
Abtastfrequenz fs: 1600 Hz
Berechnung der Gröÿe des FIFOs
Periodendauer der Grundfrequenz Tf1: 0, 01s
Anzahl Samples pro Periode N :Tf1 ∗ fs = 0, 01s ∗ 1600Hz = 16
Gröÿe des FIFOs NFIFO: 16
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Simulationsdaten
Vorraussetzungen
Störsignal d(n): 100 Hz mit den drei nächsten Obertönen(200, 300 und 400 Hz)
Abtastfrequenz fs: 1600 Hz
Berechnung der Gröÿe des FIFOs
Periodendauer der Grundfrequenz Tf1: 0, 01s
Anzahl Samples pro Periode N :Tf1 ∗ fs = 0, 01s ∗ 1600Hz = 16Gröÿe des FIFOs NFIFO: 16
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Simulationsergebnisse
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Simulation mit Rauschüberlagerung
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Vorgaben und RandbedingungenSystemmodellierungSimulation des Systems mit SimulinkNachteile des Systems
Nachteile des Systems
Abtast- / Systemfrequenz ist Abhängig von der Grundfrequenzdes Störgeräusches
System funktioniert nur wenn die Grundfrequenz desStörgeräusches korrekt erkannt wird
Nur Auslöschung der Grundfrequenz plus Obertöne
Starke Einschränkung des auszulöschenden Frequenzbereiches
Kaum praktische Einsatzmöglichkeiten
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Vorteile eines ANC-Systems mit adaptivem FilterAdaptive FilterungSimulation des Systems mit Simulink
Vorteile eines Systems mit adaptivem Filter
Keine Abhängigkeiten zwischen Systemfrequenz undStörgeräusch
Auslöschung von Signalen die nicht nur aus einerGrundfreqeunz plus Obertöne bestehen
Realisierung als Adaptive Feedforward System
Sytem ist vielfältig einsetzbar
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Vorteile eines ANC-Systems mit adaptivem FilterAdaptive FilterungSimulation des Systems mit Simulink
Adaptives Filter System
Digitales Filter: FIR-Filter
Adaptionsalgorithmus: LMS-Adaptionsalgorithmus
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Vorteile eines ANC-Systems mit adaptivem FilterAdaptive FilterungSimulation des Systems mit Simulink
Finite Impulse Response Filter
Filterfunktion
y(n) =N−1∑k=0
c(k)x(n− k)
y(n) = cT (n)x(n)
y(n): Ausgangswerte = Beim Empfänger nachempfundenesStörgeräusch
c(k): Koe�zienten
x(n): Gespeicherte Eingangswerte = Störsignal an der Quelle
c(n): Koe�zienten-Vektor
x(n): Vektor der Einganswerte
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Vorteile eines ANC-Systems mit adaptivem FilterAdaptive FilterungSimulation des Systems mit Simulink
LMS-Adaptionsalgorithmus (1)
Fehlerberechnung
e(n) = z(n)− y(n)
z(n): Primärsignal = Nutzsignal + Störsignal beim Empfänger
y(n): Filter-Output = Beim Empfänger nachempfundenesStörsignal
e(n): Fehlersignal = Näherung des Nutzsignals
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LMS-Adaptionsalgorithmus (2)
Mittlerer quadratischer Fehler
J = E[e(n)2] = E[z(n)2]− E[y(n)2]
= E[z(n)2]− 2E[z(n)xT (n)c(n)] + E[cT (n)x(n)xT (n)c(n)]
= σ2 + 2pT c(n) + cT (n)Rc(n)
E[]: Erwartungswertσ2 = E[z(n)2]: Varianz von z(n)p = E[z(n)x(n)]: Kreuzkorrelations-Vektor der Länge NR = E[x(n)xT (n)]: N x N Autokorrelations-Matrix
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LMS-Adaptionsalgorithmus (3)
Der MSE dargestellt in Abhängigkeit der Filterkoe�zientenergibt die Leistungsober�äche
Gradient der Leistungsober�äche:
∇nJ =dJ
dc(n)= −2p+ 2Rc(n)
Jeder Filterkoe�zienten-Satz entspricht einem Punkt auf derOber�äche
Am Minimum ist der Gradient 0 und derFilterkoe�zienten-Vektor ist optimal:
copt(n) = R−1p
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LMS-Adaptionsalgorithmus (4)
Beispiel im dreidimensionalen Raum mit einem Filter 2. Ordnung
Fehler Leistungsober�äche
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LMS-Adaptionsalgorithmus (5)
Berechnung der optimalen Filterkoe�zienten nicht auf einmal,sondern Näherung von Sample zu Sample
Kriterium des kleinsten mittleren quadratische Fehlers
Der LMS-Adaptionsalgorithmus basiert auf der Methode dessteilsten Abstiegs
Steepest-Descent-Algorithmus
c(n + 1) = c(n)− µ∇nJ
c(n + 1): Zu berechnender Filterkoe�zienten-Vektor
c(n): Aktueller Filterkoe�zienten-Vektor
∇nJ : Gradient des MSE
µ: Schrittweitenfaktor
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LMS-Adaptionsalgorithmus (6)
Für die Berechnung von ∇nJ werden statistische Eigenschaften desSignals (R und p) benötigt. Der LMS-Algorithmus nutzt diemomentane Näherung des Gradienten
Widrow-Hopf LMS-Algorithmus
c(n + 1) = c(n) + 2µe(n)x(n)
c(n + 1): Zu berechnender Filterkoe�zienten-Vektor
c(n): Aktueller Filterkoe�zienten-Vektor
µ: Adaptions-Schrittweite
e(n) = z(n)− cT (n)x(n): Berechneter Fehlerx(n): Filter-Input-Vektor
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Ablauf des Algorithmus
1 Filterkoe�zienten-Vektor c(n) initialisieren (z.B. mit 0)2 Berechnen des Filter-Output y(n) = cT (n)x(n)3 Berechnen des Fehlers e(n) = z(n)− y(n)4 Adaptieren der Filterkoe�zientenc(n + 1) = c(n) + 2µe(n)x(n)
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ANC-System mit adaptivem Filter Systemstruktur(Matlab/Simulink)
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Simulationsdaten
Nutzsignal: Sinuston 500 Hz / Sprache
Störsignal: Random Noise
Abtastfrequenz: 10 kHz
Filter Ordnung: 256 / 512
Schrittweite µ: 1/3000 / 1/500
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Audiovisuelle Darstellung der Simulationsergebnisse (1)
Abspielen des Nutzsignals s(n)
nutzsignal.wavsprachsignal.wav
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Audiovisuelle Darstellung der Simulationsergebnisse (2)
Abspielen des Primärsignals z(n)
primärsignal.wavprimärsprachsignal.wav
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Audiovisuelle Darstellung der Simulationsergebnisse (3)
Näherung des Störsignals y(n)
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Audiovisuelle Darstellung der Simulationsergebnisse (3)
Abspielen der Abweichung der Störsignal Näherung vomStörsignal
abweichung.wav
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Audiovisuelle Darstellung der Simulationsergebnisse (4)
Abspielen der Nutzsignal Näherung e(n)
nutzsignalnäherung.wavsprachsignalnäherung.wav
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Ziel der Masterarbeit
Integration in das FAUST-Projekt
Reference Mikrofon am Fahrzeug
Wiedergabe der Näherung des Störgeräusches über Kopfhörer
Fehlermikrofon im Kopfhörer
Resultat: Träger des Kopfhörers nimmt keine/geringeFahrzeuggeräusche wahr
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Forschung & Umsetzung
Alternative Filter und Adaptionsalgorithmen bewerten
Auswahl eines Systems
Signalverarbeitung mit FPGA
Modelierung des gewählten Systems mitHardware-Modellierungssprache (VHDL)
FPGA als Hardware zur Umsetzung paralleler Mathematik
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Literatur (1)
E. C. Ifeachor, B. W. JervisDigital Signal Processing A Practical Approach (SecondEdition)Pearson Education Limited, ISBN 0201-59619-9, 2002
D. G. Manolakis, V. K. Ingle, S. M. KogonStatistical and Adaptive Signal ProcessingMcGraw Hill Higher Education, ISBN 0-07-040051-2, 2000
C. D. Kestell, C. H. HansenAn Overview Of Active Noise ControlSafety Science Monitor: 3, 5, 1998http://monash.edu.au/muarc/ipso/vol3/oh5.pdf
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Literatur (2)
S. M. Kuo, D. R. MorganActive Noise Control: A Tutorial ReviewPROCEEDINGS OF THE IEEE: 87, 6, 1999http://ieeexplore.ieee.org/iel5/5/16546/00763310.pdf
R. Hashemian, K. Golla, S. M. Kuo, A. JoshiDesign and Construction of an Active Periodic Noise CancellingSystem Using FPGAsNorthern Illinois University: Electrical Engineering Department,1993http://ieeexplore.ieee.org/iel2/1096/8013/00343211.pdf
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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit.
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