Truncated Singular Value Decomposition Method for Mitigating Unwanted Enhancement in Active Noise Control Systems

机译：减少主动噪声控制系统中不必要的增强的截断奇异值分解方法

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It is well-known that good noise cancellation performance can only be realized by a multiple-input-multiple-output (MIMO) active noise control system when the primary noise sources are persistently exciting, and the reference signals are uncorrelated. Otherwise, the noise reduction performance will deteriorate and, quite possibly, the noise can be enhanced. In particular, when the reference signals are correlated in a certain frequency band, enhancement can occur in that band. In the present work, singular value decomposition was applied to the auto-correlation matrix of the reference signals to analyze this enhancement issue. It was found that the enhancement phenomenon was associated with the small singular values. Also, the enhancement frequency bands were found to be associated with large values of the frequency of the filters that correspond to the singular vectors associated with the small singular values. According to this analysis, a method that removes the small singular values and associated singular vectors of the auto-correlation matrix was proposed and applied to mitigate the noise enhancement. The designed controllers were simulated with the frequency response acquired from a real environment and the simulation performance showed that the noise enhancement can be effectively reduced by applying the presented method proposed here.

机译：众所周知，当主要噪声源持续激励并且参考信号不相关时，只有通过多输入多输出（MIMO）有源噪声控制系统才能实现良好的噪声消除性能。否则，降噪性能将下降，并且很有可能会增强噪声。特别地，当参考信号在某个频带中相关时，可以在该频带中发生增强。在目前的工作中，将奇异值分解应用于参考信号的自相关矩阵以分析此增强问题。发现增强现象与小的奇异值有关。而且，发现增强频带与滤波器的频率的大值相关联，滤波器的频率的大值对应于与小奇异值相关联的奇异矢量。根据这一分析，提出了一种方法，该方法去除了自相关矩阵的小奇异值和关联的奇异矢量，并将其用于减轻噪声增强。利用从实际环境中获得的频率响应对设计的控制器进行了仿真，仿真性能表明，采用本文提出的方法可以有效地降低噪声增强。

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来源
《International congress on exposition noise control engineering》|2018年|2325-2335|共11页
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作者
Xuchen Wang; Yangfan Liu; J. Stuart Bolton;
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