MATLAB을 이용한 능동 소음 제어를 위한 칼만 필터 접근법의 구현: 동적 소음 제거

이 문서는 능동 제어 시스템에서 사용되는 칼만 필터 코드에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 기존의 능동 소음 관리 방법은 일반적으로 필터된 참조 최소 평균 제곱(FxLMS) 알고리즘과 같은 적응 필터를 사용하여 기본 소음 및 음향 환경의 변화에 적응합니다. 그럼에도 불구하고, FxLMS 알고리즘의 느린 수렴 특성은 일반적으로 동적 소음을 줄이는 효과성에 영향을 미칩니다. 따라서 본 연구는 동적 소음에 대한 소음 감소의 효과성을 높이기 위해 능동 소음 제어(ANC) 시스템에서 칼만 필터를 사용하는 것을 제안합니다. ANC 응용 프로그램은 새로운 동적 ANC 모델과 함께 칼만 필터를 효과적으로 활용합니다. 수치 시뮬레이션 결과, 제안된 칼만 필터가 동적 소음을 처리하는 데 있어 FxLMS 알고리즘보다 우수한 수렴 성능을 보임을 알 수 있었습니다. 코드는 https://github.com/ShiDongyuan/KalmanFilterforANC.gitGitHub 및 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/159311-kalman-filter-for-active-noise-controlMathWorks에서 확인할 수 있습니다.