dispositivo de borrado de ruido difuso
Descripción general
 Se refiere el ruido aparato de borrado para borrar activamente el ruido, y un objeto de la misma es proporcionar una configuración simple sin usar un filtro adaptativo, tal como un DSP, un ruido flexibles aparato capaz de llevar a cabo la cancelación de ruido activa borrar. ] Función de transferencia estima la función de transferencia de un sistema desconocido, el ruido aparato de borrado para el borrado de un ruido activa mediante la aplicación de una señal de borrar el ruido en su salida mediante la estimación de la función de transferencia de un sistema desconocido y un filtro adaptativo fuzzy para generar una señal de cancelación de ruido para aplicar una pluralidad de series de datos de muestreo n partes iguales cuando la señal de entrada, determina las funciones de pertenencia para la respectiva N intervalo dividen por igual, la señal de entrada y la salida de día activamente a la función de pertenencia por la señal de error, y una inferencia difusa por la señal de entrada y la función de pertenencia que tiene una configuración para generar una señal activa óptima de cancelación de ruido.
Campo técnico
La presente invención se refiere a un ruido fuzzy aparato de borrado para el borrado de un ruido activo por inferencia borrosa.
dispositivo de control activo de ruido, el sistema de control de amortiguación, un sistema de procesamiento de imagen es para borrar activamente el ruido del sistema de procesamiento de señales, tal como el sistema de procesamiento de voz mediante la aplicación de lógica difusa.
Antecedentes de la técnica
La figura 5 está destinado a representar un sistema de aparato de cancelación activa del ruido convencional, calcula una función de transferencia de un propaga la señal de entrada del sistema Xj (el sistema desconocido), el sistema desconocido mediante la generación de una señal de cancelación activa del ruido por un filtro adaptativo se aplica a la señal de salida, que representa un sistema que realiza la supresión de ruido.
5, 110 es un sistema desconocido es para transmitir una señal de entrada Xj. 111 es una parte sumando que añade el ruido Nj (perturbación) en sistemas desconocidos la salida gj 110.
112 es una parte que se suma sumando la señal de cancelación de ruido Gj en la señal ruidosa. 113 es un filtro adaptativo, y genera una señal de cancelación de ruido óptima basándose en la salida Xj entrada Ej.
114 está destinado a ser un mejor calculadora coeficiente del filtro adaptativo, para calcular los coeficientes óptimos por el método de NLMS. Se describirá el funcionamiento de la configuración de la figura 5.
señal de entrada Xj propaga el sistema desconocido 110, y emite una salida de GJ. La señal de cancelación de ruido Gj se aplica por un gj salida del sumador 112 se añade el ruido Nj por un sumador 111 del sistema desconocido 110, en el que una diferencia entre gj y Gj. Error Ej la señal de cancelación de ruido se aplica se introduce en la unidad de cálculo de coeficiente óptimo 114, la unidad de cálculo de coeficiente óptimo 114 calcula el coeficiente de la cancelación de ruido filtro adaptativo óptima. Los coeficientes óptimos calculados del filtro adaptativo 113 es el coeficiente óptimo unidad de cálculo 114, genera una señal de cancelación de ruido Gj basado en la señal de entrada Xj. Sin embargo, en la Fig. 5 se omite bucle de realimentación acústica.
Tarea de solución
aparato de cancelación activa del ruido convencional, un filtro adaptativo constituido por filtros FIR, no ha sido posible controlado adaptativamente con un flexible ya la señal de error (salida) con cantidad escalar único. Además, la escala del circuito se hace grande así construido utilizando DSP o similar, en particular, el número de tomas se aumenta la velocidad de procesamiento del filtro digital FIR tenido dificultades para retrasar la respuesta de frecuencia del sistema de transferencia se convierte en más tiempo.
La presente invención tiene por objeto proporcionar una configuración simple sin usar un filtro adaptativo, tal como un DSP, un aparato de ruido borrar fuzzy capaz de cancelación de ruido activa.
Solución
La presente invención, la función de transferencia estima la función de transferencia de un sistema desconocido, el ruido aparato de borrado para el borrado de un ruido activa mediante la aplicación de una señal de borrar el ruido, para estimar la función de transferencia de un sistema desconocido y un filtro adaptativo fuzzy para generar una señal de cancelación de ruido que se aplicará a su salida, una pluralidad de series de datos de muestreo n partes iguales cuando la señal de entrada, determina las funciones de pertenencia para los respectivos N secciones igualmente divididas, la la forma de la función de pertenencia, día activamente a la función de pertenencia por la salida de señal de error y la señal de entrada para interpolar los intervalos discretos, cancelación activa óptima ruido por la inferencia difusa por la señal de entrada y las funciones de pertenencia y para generar una señal.
La Figura 1 es un diagrama que muestra la configuración básica de la presente invención. En la Figura 1, 1 es un sistema desconocido.
2 es una unidad de muestreo. 3 es un filtro adaptativo difusa. 4 es una unidad de adición, se añadió la señal de cancelación de ruido Gj a la salida del filtro adaptativo fuzzy 3 a la salida de señal del sistema desconocido, pero tomando la diferencia entre el gj salida del sistema desconocido.
En filtro adaptativo fuzzy 3, 11 es una unidad de defuzzification. 12 es una unidad de inferencia borrosa.
14 es una unidad de cálculo de grado, y pide grado por funciones de pertenencia como valores de muestreo de entrada de apoyo Xj. 15 es una unidad de retención función de pertenencia, el cual tiene las funciones de pertenencia.
16 es una unidad de actualización función de pertenencia, y lleva a cabo la actualización de la función de pertenencia. Actualización de las funciones de pertenencia, por ejemplo, hecho sobre la base del método de mínimos cuadrados o similares, mu S, j + 1 = mu S, j + KXj (gj Gj) / ΣXj según 2. Sin embargo, s representa un número n de los datos de muestreo de la serie de tiempo de la señal de entrada y intervalos iguales N. Σ es la suma para cada j en el intervalo s.
17 es una porción de sujeción de grado anterior, que tiene el grado computarizada grado unidad 14 de cálculo como el viejo grado (.mu.j). 18 es una unidad de cálculo de error. Introducir el error, por ejemplo, y pide a los valores óptimos requeridos para la actualización de la función de pertenencia por el método de NLMS es para calcular un KXj (gj Gj) / ΣXj 2 para cada sección. A continuación, el KXj (gj Gj) / ΣXj 2 = β, representa la beta de la sección S en .beta.S.
Haciendo referencia a la figura 2 que ilustra el funcionamiento de la construcción básica de la presente invención en la figura. 2 (a) muestra los datos de series temporales {Xj} muestreo Xj de la señal de entrada, S1, S2 ,, SN es la sección delimitada secuencia de muestreo de entrada Xj en un período predeterminado, la función de pertenencia en cada sección son aquellos para los que se ha asignado. Por ejemplo, S1 es la función de pertenencia M1, S2 es la función de pertenencia M2, SN asignar funciones de pertenencia MN.
2 (b) es la función de pertenencia (M1, M2 ,, MN) a, está destinado a ser asignado a cada intervalo de muestreo de entrada. Por ejemplo, cuando la inferencia borrosa en el método MIN MAX, obtiene el valor muestreado grado de cada sección como soporte, a adoptar su valor mínimo para la inferencia. En la Fig. 2 (b), μ1, μ2 ,, μN es el valor mínimo de la nota obtenida de esta manera. Eso, .mu.1 es el valor mínimo de la calificación de la aplicación de funciones de pertenencia M1 los datos de muestreo de la sección S1. Por la Fig. 2 (b), el valor mínimo de la nota S1 de período es V2 apoyo grado (j = corresponde al segundo valor de muestreo). μ2 es el valor mínimo de la calificación de la aplicación de la función de pertenencia M2 los datos de muestreo de la sección S2. μN es el valor mínimo de la calificación de la aplicación de funciones de pertenencia MN los datos de muestreo de la sección de SN.
Figura 2 (c) es el resultado de inferencia obtenida por esa manera. La Fig. 2 (d) se obtiene mediante la integración de los resultados de inferencia de la Fig. 2 (c). Gj es el centro de gravedad del resultado de integración.
secuencia 2 de entrada de señal de muestreo (a) {Xj} se supone en el tiempo tj. Grado unidad 14, la función de pertenencia (M1, M2 ,, MN) para cada sección, como se muestra en la figura cálculo. 2 (b) el grado de cada Xj para cada sección base una la entrada de señal Xj (j = 0 4) buscar. Grado obtenido se llevará a cabo en la porción de sujeción de grado de edad 17.
unidad de inferencia borrosa 12 basado en el grado de cada sección, por ejemplo, la inferencia de lógica borrosa para cada sección por su valor mínimo (véase la Fig. 2 (c)). unidad defuzzification 11 integra el resultado de inferencia de cada sección, por ejemplo obtiene y da salida a una Gj por centroide.
Por otra parte, el error de la unidad 18 de cálculo obtiene el sobre la base del error Ej β (= KXj (gj Gj) / ΣXj2). Σ es la suma de j en cada sección. Es decir, para j = 0 4 en la sección S1, determinar la beta, así mismo la sección S2 ,, .beta.2 para SN ,, buscar .beta.N. La unidad de función de pertenencia actualización 16 ha determinado el calculador de error 18, por un .beta.S y los antiguos grados de cada sección, mu S, j + 1 = mS, la función de pertenencia de j + .beta.S la función de pertenencia unidad 15 que sostiene para celebrar.
Basándose en la secuencia de muestreo de entrada a la siguiente hora tj + 1 {Xj + 1} realiza la operación descrita anteriormente, obtiene y da salida a la señal de cancelación de ruido Gj + 1 en el tiempo tj + 1. Según la presente invención, puede estar provisto de una estructura simple sin usar un filtro adaptativo, tal como un DSP, un aparato de ruido borrar flexible capaz de cancelación de ruido activa.
La Figura 3 es una realización de la presente invención. 3, 21 es un sistema desconocido es para transmitir una señal de entrada.
22 es un generador de impulsos de muestreo está configurado para muestrear la señal de entrada. 23 es una unidad de multiplicación, y genera una Xj señales de entrada de muestreo multiplicando el pulso y la señal de entrada del generador de impulsos de muestreo 22.
24 es una parte sumando que se suma el ruido Nj a la salida del sistema desconocido. 25 es una parte sumando que añade la señal de Gj de cancelación de ruido a la salida del sistema desconocido, incluyendo el ruido.
26 es un filtro adaptativo difusa. 27 es una fuente de ruido blanco (M SEC). En filtro adaptativo fuzzy 26, 34 es una unidad de inferencia borrosa.
34 'es un valor mínimo unidad de determinación, y solicita grado mínimo en cada sección. 35 es una unidad de defuzzification.
35 'denota un centroide unidad de cálculo, y pide al centro de gravedad mediante la integración del resultado de la inferencia de lógica borrosa de cada sección. 36 es una unidad de función de pertenencia de actualización, mu S, j + 1 = mu S, de acuerdo j + KXj (gj Gj) / ΣXj 2, es actualizar las funciones de pertenencia. s representa un intervalo, sigma representa que la suma de j en cada sección, por ejemplo, tomando la media aritmética de j = J + 1 (n + 1) J cada sección discreta de.
37 es el error unidad de cálculo, y pide necesario al obtener el coeficiente de filtro óptimo en NLMS beta un (= KXj (gj Gj) / ΣXj 2). 38 es una parte de sujeción K, que tiene la ganancia de paso K.
39 es una unidad de cálculo de grado. 40 es una sección de almacenamiento de función de pertenencia 40. 41 es una unidad de sujeción ex grado.
La Figura 4 es una vista explicativa funcionamiento de una realización de la presente invención. La Fig. 4 (a) representa una señal de serie de tiempo de los datos de muestreo de la señal de entrada, el intervalo de tiempo de muestreo es de 250 [mu] s ,, en la que separan de tiempo para cada 125 [mu] s (cada 5 muestras). t1, t2, t8 es el tiempo delimitador, cada vez que delimitan S1, S2, S3 ,, y S8. Las Fig. 4 (a) representa un muestreo de la señal de 100 Hz.
La Fig. 4 (b) representa la función de pertenencia en el separador en cada momento. M1 es la función de pertenencia en S1, M2 es la función de pertenencia en S2, M3 es la función de pertenencia en S3, M8 es función de pertenencia en S8. El eje horizontal de cada función de pertenencia (apoyo) es el valor de muestreo a cada sección. En M1, a0, a1, a2, a3, a4 es el valor de muestreo en cada j = 0,1,2,3,4, cada μ1,0 grado, μ1,1, μ1,2, μ1, 3, es un μ1,4. Del mismo modo, en M2, b0, b1, b2, b3, b4 son cada valor de muestreo a j = 5,6,7,8,9, cada μ2,0 grado, μ2,1, μ2,2 , μ2,3, es μ2,4. En M3, d0, d1, d2, d3, d4 es el valor de muestreo en cada j = a XIV, que TI grados μ3,0, μ3,1, μ3,2, μ3 , 3, es μ3,4. En M8, h0, h1, h2, h3, h4 es el valor de muestreo en cada j = 35,36,37,38,39, cada μ8,0 grado, μ8,1, μ8,2, μ8, 3, es un μ8,4.
El valor mínimo unidad 34 para determinar en la unidad de inferencia borrosa 34 'obtiene los grados mínimos en cada sección. Sección S1, S2, S3, S4 ,, un grado mínimo de S8 μ1, μ2, μ3 ,, y Myu8. La Fig. 4 (c) es el resultado de la inferencia de lógica borrosa tomando MAX entre el valor medio en cada una (sección de datos de muestreo función de pertenencia y el apoyo en la Figura 4 (b).
En lo anterior, la actualización de la función de pertenencia, .mu.s, a (j + 1) = mu s, j + beta S (beta S es KXj en la sección S (gj Gj) / ΣXj 2).
El centro de gravedad Gj se calcula por la siguiente ecuación.
Haciendo referencia a la Fig. 4, el funcionamiento de la realización de la fig. El muestreo de la señal de entrada de acuerdo con el momento de la toma de muestras del generador de impulsos de muestreo 22 genera los datos de series temporales {Xj} de la señal de entrada. unidad de cálculo de grado 39 obtiene el grado de cada Xj muestreo (véase la Figura 4 (b)). nota obtenida se llevará a cabo en la sección de retención de grado de 41. Además, la unidad de inferencia borrosa 34 de inferencia borrosa para determinar el valor mínimo de la calificación de cada sección (véase la Fig. 4 (c)). sección de cálculo de gravedad 35 en la parte defuzzification 35 'integra el resultado de inferencia se emite como Gj buscan centroide.
unidad de cálculo de error de 37 entradas el error Ej, buscan beta S de cada sección. función de pertenencia unidad de actualización secuencia de muestreo 36 de entrada en la próxima vez {XJ + 1}, calcula la función óptima de miembros por el Ej y .beta.S. Cuando las funciones de pertenencia de la sección S en el tiempo j y [mu] S, y j, el tiempo j + 1 de la [mu] S, j + 1 = [mu] S, un j + .beta.S. Sin embargo, .beta.S es K (gj Gj) / ΣXj 2 intervalo s.
En la configuración de la Fig. 3, la fuente de ruido blanco 27 ​​al poner en marcha el sistema, la adición de ruido blanco para el sistema desconocido, se utiliza para determinar las características de respuesta de frecuencia.
Efecto de la invención
Según la presente invención, puede estar provisto de una estructura simple sin usar un filtro adaptativo, tal como un DSP, un aparato de ruido borrar flexible capaz de cancelación de ruido activa.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La figura 1 es un diagrama que muestra la configuración básica de la presente invención.
La figura 2 es un diagrama explicativo de una configuración básica de la presente invención.
La figura 3 es un diagrama que muestra una realización de la presente invención.
La figura 4 es un diagrama explicativo de una realización de la presente invención.
La figura 5 es un diagrama que muestra una técnica convencional.
1: sistema desconocido
2: unidad de muestreo
3: filtro adaptativo Fuzzy
4: unidad de adición
11: parte defuzzification
12: unidad de inferencia borrosa
unidad aritmética grado: 14
unidad de función de retención de miembros: 15
unidad de función de actualización de miembros: 16
17: unidad de retención Ex grado
unidad de procesamiento de error: 18
Reclamo
En el ruido aparato de borrado para el borrado de un ruido activo por la función de transferencia de la reivindicación 1 estima la función de transferencia de un sistema desconocido, se aplica una señal de borrar el ruido, la estimación de la función de transferencia de un sistema desconocido y un filtro adaptativo fuzzy para generar una señal de cancelación de ruido que se aplicará a la salida, una pluralidad de series de datos de muestreo n partes iguales cuando la señal de entrada, determina las funciones de pertenencia para la respectiva N intervalo dividen por igual, la señal de entrada y actualiza activamente la función de pertenencia por la salida de señal de error, el aparato de borrado de ruido difusa y genera una señal de cancelación de ruido activa óptima a la inferencia difusa por la señal de entrada y las funciones de pertenencia.
Equipado con fuente de ruido blanco reivindicación 2, introduzca el ruido blanco en el sistema desconocido, cancelación de ruido difuso de muestreo según la reivindicación 1, caracterizado porque determinado por inferencia borrosa la característica de respuesta de frecuencia del sistema incluyendo el sistema desconocido aparato.
Y inferencia borrosa por función de pertenencia entre los datos de muestreo y de dicha sección de entre la reivindicación 3 compartimento, resultado de inferencia borrosa de cada sección integrada, según la reivindicación 1 o y emite la señal de cancelación de ruido basado en el resultado de la integración ruido fuzzy aparato de borrado de acuerdo con 2.
Cuando el grado de la Xj señal de muestreo en la reivindicación 4 Secciones s [mu] S, y J, el grado de Xj + 1 mS, j + 1 = mu S, j + KXj EJ / ΣXj 2 (donde, K es una ganancia paso, Ej es el error , sigma ruido fuzzy aparato de borrado de acuerdo con la reivindicación 1, 2 o 3, caracterizado porque actualizado según la suma de los cuales se trata de j) en cada sección.
En la mu S, j + 1 = mu S, j + KXj EJ / ΣXj la segunda Σ j = nJ + 1 (n + 1) J (J es el número de cada sección discreta) cada sección discreta del algoritmo de acuerdo con la reivindicación 5 normalizado método de mínimos cuadrados ruido fuzzy aparato de borrado de acuerdo con la reivindicación 4, llevarse a cabo en promedio.
Dibujo :
Application number :1997-006366
Inventors :富士通株式会社
Original Assignee :大橋正