JPH07160508A - 適応フィルタのフィルタ係数決定方法 - Google Patents
適応フィルタのフィルタ係数決定方法Info
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- JPH07160508A JPH07160508A JP5341607A JP34160793A JPH07160508A JP H07160508 A JPH07160508 A JP H07160508A JP 5341607 A JP5341607 A JP 5341607A JP 34160793 A JP34160793 A JP 34160793A JP H07160508 A JPH07160508 A JP H07160508A
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Abstract
(57)【要約】
ファジイ理論に基づくFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳアルゴリ
ズムを用いた適応フィルタのフィルタ係数決定方法に関
し、ファジイ理論を用いることでフィルタ係数の学習を
高速化することを目的とし、装置温度Ｔa と適応フィル
タの係数演算部に入力される誤差信号Ｅ、およびステッ
プゲインＫと誤差散乱系のインパルス応答標本値ａ(t)
をそれぞれメンバーシップ関数で定義し、装置温度Ｔa
と誤差信号Ｅを前件部、ステップゲインＫとインパルス
応答標本値ａ(t) を後件部とする制御規則を定義し、装
置温度Ｔa と誤差信号Ｅの状態からステップゲイントＫ
とインパルス応答標本値ａ(t) をファジイ理論で求め、
その求めた結果に基づいて適応フィルタのフィルタ係数
を決定するものである。
ズムを用いた適応フィルタのフィルタ係数決定方法に関
し、ファジイ理論を用いることでフィルタ係数の学習を
高速化することを目的とし、装置温度Ｔa と適応フィル
タの係数演算部に入力される誤差信号Ｅ、およびステッ
プゲインＫと誤差散乱系のインパルス応答標本値ａ(t)
をそれぞれメンバーシップ関数で定義し、装置温度Ｔa
と誤差信号Ｅを前件部、ステップゲインＫとインパルス
応答標本値ａ(t) を後件部とする制御規則を定義し、装
置温度Ｔa と誤差信号Ｅの状態からステップゲイントＫ
とインパルス応答標本値ａ(t) をファジイ理論で求め、
その求めた結果に基づいて適応フィルタのフィルタ係数
を決定するものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はファジイ理論に基づくFi
ltered−Ｘ／ＮＬＭＳアルゴリズムを用いた適応フィル
タのフィルタ係数決定方法に関する。
ltered−Ｘ／ＮＬＭＳアルゴリズムを用いた適応フィル
タのフィルタ係数決定方法に関する。
【０００２】本発明のフィルタ係数決定方法は、フィル
タ係数の適応アルゴリズムにFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳア
ルゴリズムを用いる適応形ＦＩＲディジタルフィルタ
（以下、単に適応フィルタと称する）を用いたあらゆる
電子機器に利用することができる。
タ係数の適応アルゴリズムにFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳア
ルゴリズムを用いる適応形ＦＩＲディジタルフィルタ
（以下、単に適応フィルタと称する）を用いたあらゆる
電子機器に利用することができる。
【０００３】
【従来の技術】近年、事務所等における作業環境を改善
するために、情報処理機器等の発する騒音を低減するこ
とが要求されており、この騒音低減技術として能動騒音
制御技術が注目されている。この能動騒音制御の原理は
騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を適応フィルタで生成
し、これを騒音に重ね合わせることによってその騒音を
打ち消すものであり、特にこれまでの受動的な騒音低減
対策では抑制困難な低い周波数成分の騒音の抑制に大き
な効果が期待できる。
するために、情報処理機器等の発する騒音を低減するこ
とが要求されており、この騒音低減技術として能動騒音
制御技術が注目されている。この能動騒音制御の原理は
騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を適応フィルタで生成
し、これを騒音に重ね合わせることによってその騒音を
打ち消すものであり、特にこれまでの受動的な騒音低減
対策では抑制困難な低い周波数成分の騒音の抑制に大き
な効果が期待できる。
【０００４】この能動騒音制御の中心となる技術は、騒
音と同振幅・逆位相の疑似騒音を合成する適応フィルタ
のフィルタ係数を算出する適応アルゴリズムであり、そ
の最も代表的な適応アルゴリズムとしてFiltered−Ｘ／
ＬＭＳ(Least mean squares)法が知られている。ＬＭＳ
法では、適応フィルタのフィルタ係数は、騒音の低減を
求める位置に置かれた誤差検出用のマイクロホンの入
力、すなわち騒音と疑似騒音との相殺音（誤差）が最小
になるように修正されつつ算出される。
音と同振幅・逆位相の疑似騒音を合成する適応フィルタ
のフィルタ係数を算出する適応アルゴリズムであり、そ
の最も代表的な適応アルゴリズムとしてFiltered−Ｘ／
ＬＭＳ(Least mean squares)法が知られている。ＬＭＳ
法では、適応フィルタのフィルタ係数は、騒音の低減を
求める位置に置かれた誤差検出用のマイクロホンの入
力、すなわち騒音と疑似騒音との相殺音（誤差）が最小
になるように修正されつつ算出される。
【０００５】しかしながら、能動騒音制御においては、
その誤差が誤差検出用のマイクロホンを介して間接的に
しか観測され得ないことに問題があり、この誤差検出マ
イクロホンを経て適応アルゴリズムに到る伝達系（この
伝達系は誤差を時間軸方向に散乱させることから、ここ
では誤差散乱系と称する）が１と近似できない場合に
は、この伝達系を模擬するフィルタ（散乱推定フィルタ
と称する）をＬＭＳ法による処理に前置することが必要
となる。この適応アルゴリズムがFiltered−Ｘ／ＬＭＳ
法である。
その誤差が誤差検出用のマイクロホンを介して間接的に
しか観測され得ないことに問題があり、この誤差検出マ
イクロホンを経て適応アルゴリズムに到る伝達系（この
伝達系は誤差を時間軸方向に散乱させることから、ここ
では誤差散乱系と称する）が１と近似できない場合に
は、この伝達系を模擬するフィルタ（散乱推定フィルタ
と称する）をＬＭＳ法による処理に前置することが必要
となる。この適応アルゴリズムがFiltered−Ｘ／ＬＭＳ
法である。
【０００６】図６にはこのFiltered−Ｘ／ＬＭＳ法を適
応アルゴリズムに用いた能動騒音制御システムの制御系
が示される。図６に示されるように、騒音消去フィルタ
１、回り込みフィルタ２、散乱推定フィルタ３、演算制
御部４、スピーカ５、騒音検出マイクロホン６、誤差検
出マイクロホン７などを含み構成される。８は騒音を消
去する経路となる騒音消去用のダクトで、騒音源となる
機器内部で発生する熱の排気用のダクトを兼ねるもので
ある。
応アルゴリズムに用いた能動騒音制御システムの制御系
が示される。図６に示されるように、騒音消去フィルタ
１、回り込みフィルタ２、散乱推定フィルタ３、演算制
御部４、スピーカ５、騒音検出マイクロホン６、誤差検
出マイクロホン７などを含み構成される。８は騒音を消
去する経路となる騒音消去用のダクトで、騒音源となる
機器内部で発生する熱の排気用のダクトを兼ねるもので
ある。
【０００７】騒音検出マイクロホン６はダクト８内の騒
音源側に設置されて騒音を検出する。騒音消去フィルタ
１はこのマイクロホン６で検出した騒音を参照信号とし
て、騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を生成するＦＩＲ
フィルタであり、マイクロホン６からスピーカ５までの
騒音の伝達系Ａを模擬するものである。
音源側に設置されて騒音を検出する。騒音消去フィルタ
１はこのマイクロホン６で検出した騒音を参照信号とし
て、騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を生成するＦＩＲ
フィルタであり、マイクロホン６からスピーカ５までの
騒音の伝達系Ａを模擬するものである。
【０００８】スピーカ５は騒音消去フィルタ１で生成し
た疑似騒音を電気／音響変換し、音響となった疑似騒音
をダクト８内の伝達系Ａを伝搬した騒音に重ね合わせる
ためのものである。誤差検出マイクロホン７は消去しき
れなかった誤差音（＝騒音−疑似騒音）を騒音消去フィ
ルタ１のフィルタ係数更新を行うために検出するマイク
ロホンである。このマイクロホン７からの誤差信号は演
算制御部４に入力される。
た疑似騒音を電気／音響変換し、音響となった疑似騒音
をダクト８内の伝達系Ａを伝搬した騒音に重ね合わせる
ためのものである。誤差検出マイクロホン７は消去しき
れなかった誤差音（＝騒音−疑似騒音）を騒音消去フィ
ルタ１のフィルタ係数更新を行うために検出するマイク
ロホンである。このマイクロホン７からの誤差信号は演
算制御部４に入力される。
【０００９】散乱推定フィルタ３は、騒音消去フィルタ
１のフィルタ係数の適応アルゴリズムにおいて、誤差検
出マイクロホン７を経て演算制御部４に到る伝達系Ｂ
（前述した誤差散乱系）の影響を考慮するために、この
伝達系Ｂを模擬するためのＦＩＲフィルタである。
１のフィルタ係数の適応アルゴリズムにおいて、誤差検
出マイクロホン７を経て演算制御部４に到る伝達系Ｂ
（前述した誤差散乱系）の影響を考慮するために、この
伝達系Ｂを模擬するためのＦＩＲフィルタである。
【００１０】演算制御部４は散乱推定フィルタ３の出力
とマイクロホン７の誤差信号に基づいて、Filtered−Ｘ
／ＬＭＳ法に従って騒音消去フィルタ１のフィルタ係数
更新のための演算を行い、制御する回路である。
とマイクロホン７の誤差信号に基づいて、Filtered−Ｘ
／ＬＭＳ法に従って騒音消去フィルタ１のフィルタ係数
更新のための演算を行い、制御する回路である。
【００１１】回り込み防止フィルタ２は、騒音の伝達系
Ａを逆に辿る伝達系Ｃを模擬するためのフィルタであ
る。騒音低減装置では、スピーカ５から放音された疑似
騒音が伝達系Ｃを伝搬して騒音検出マイクロホン６に回
り込み、それが騒音消去フィルタ１に入力されると、騒
音消去フィルタ１での正確な消去音の生成が妨げられる
ので、この伝達系Ｃを回り込みフィルタ２で模擬し、騒
音消去用フィルタ１からの疑似騒音をこの回り込みフィ
ルタ２を通して疑似回り込み音を生成し、それを騒音検
出用マイクロホン６の検出信号（＝騒音＋回り込み音）
から引くことで、伝達系Ｃを経た回り込み音の影響を除
去するものである。
Ａを逆に辿る伝達系Ｃを模擬するためのフィルタであ
る。騒音低減装置では、スピーカ５から放音された疑似
騒音が伝達系Ｃを伝搬して騒音検出マイクロホン６に回
り込み、それが騒音消去フィルタ１に入力されると、騒
音消去フィルタ１での正確な消去音の生成が妨げられる
ので、この伝達系Ｃを回り込みフィルタ２で模擬し、騒
音消去用フィルタ１からの疑似騒音をこの回り込みフィ
ルタ２を通して疑似回り込み音を生成し、それを騒音検
出用マイクロホン６の検出信号（＝騒音＋回り込み音）
から引くことで、伝達系Ｃを経た回り込み音の影響を除
去するものである。
【００１２】このFiltered−Ｘ／ＬＭＳ法を更に進めた
方法として、Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ（Normalized Ｌ
ＭＳ）法がある。このFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の収束
条件に関しては、電子情報通信学会 信学技法，ＥＡ９
３−１０，１９９３年５月発行，の３３〜３８頁に掲載
された藤井等の「Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の収束に関
する検討」がある。
方法として、Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ（Normalized Ｌ
ＭＳ）法がある。このFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の収束
条件に関しては、電子情報通信学会 信学技法，ＥＡ９
３−１０，１９９３年５月発行，の３３〜３８頁に掲載
された藤井等の「Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の収束に関
する検討」がある。
【００１３】同報告によれば、図７のFiltered−Ｘ／Ｎ
ＬＭＳ法による適応フィルタの推定系に示されるよう
に、Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法は、未知系（＝伝達系
Ａ）の出力ｇi と適応フィルタの出力Ｇi ( ＝騒音消去
フィルタ１の疑似騒音) との差分、すなわち誤差Ｅ
i （＝誤差検出マイクロホン７の誤差信号) が誤差散乱
系（＝伝達系Ｂ）を介してしか得られないような系に適
用されるフィルタ係数の逐次更新アルゴリズムの一つ
で、その特徴は誤差Ｅj を時間軸の方向に拡散させる誤
差散乱系を模擬した散乱推定フィルタをＮＬＭＳ法に前
置した点にある。
ＬＭＳ法による適応フィルタの推定系に示されるよう
に、Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法は、未知系（＝伝達系
Ａ）の出力ｇi と適応フィルタの出力Ｇi ( ＝騒音消去
フィルタ１の疑似騒音) との差分、すなわち誤差Ｅ
i （＝誤差検出マイクロホン７の誤差信号) が誤差散乱
系（＝伝達系Ｂ）を介してしか得られないような系に適
用されるフィルタ係数の逐次更新アルゴリズムの一つ
で、その特徴は誤差Ｅj を時間軸の方向に拡散させる誤
差散乱系を模擬した散乱推定フィルタをＮＬＭＳ法に前
置した点にある。
【００１４】この系の適応フィルタのフィルタ係数の更
新式は、適応フィルタの第ｍ番目のタップ係数に対する
時刻ｊ＋１における推定値Ｈj+1(m)を与える式は、 Ｈj+1 (m) ＝Ｈj (m) ＋Ｋｅj Ｙj (m) ／ΣＹj 2 (i) ・・・（１） と書き表される。但し、Ｙj は散乱推定フィルタの出
力、ｅj は誤差Ｅj が誤差散乱系の影響を受けたもの、
Ｋはステップゲイン、Σはｉ＝1 〜Ｉの累積加算、Ｉは
適応フィルタのタップ数である。
新式は、適応フィルタの第ｍ番目のタップ係数に対する
時刻ｊ＋１における推定値Ｈj+1(m)を与える式は、 Ｈj+1 (m) ＝Ｈj (m) ＋Ｋｅj Ｙj (m) ／ΣＹj 2 (i) ・・・（１） と書き表される。但し、Ｙj は散乱推定フィルタの出
力、ｅj は誤差Ｅj が誤差散乱系の影響を受けたもの、
Ｋはステップゲイン、Σはｉ＝1 〜Ｉの累積加算、Ｉは
適応フィルタのタップ数である。
【００１５】図８の〔Ａ〕にはこのFiltered−Ｘ／ＮＬ
ＭＳ法をＴ次巡回形フィルタ表現したものが示され、ま
た同図の〔Ｂ〕にはＮＬＭＳ法を一次巡回形フィルタ表
現したものが示される。通常のＮＬＭＳ法は、図８の
〔Ｂ〕示す一次巡回形フィルタをＭ＝１〜ＩのＩ個構成
する。従って、推定誤差はその一つの一次巡回形フィル
タの出力に生じた推定誤差のＩ個分の和として計算され
る。この和はさらに、個々の一次巡回形フィルタに共通
する平均的な仮想フィルタを考えれば、そのフィルタご
とに生じた推定誤差の加算としてではなく、そのＩ個の
仮想フィルタの出力に生じた推定誤差のＩ倍ともでき
る。
ＭＳ法をＴ次巡回形フィルタ表現したものが示され、ま
た同図の〔Ｂ〕にはＮＬＭＳ法を一次巡回形フィルタ表
現したものが示される。通常のＮＬＭＳ法は、図８の
〔Ｂ〕示す一次巡回形フィルタをＭ＝１〜ＩのＩ個構成
する。従って、推定誤差はその一つの一次巡回形フィル
タの出力に生じた推定誤差のＩ個分の和として計算され
る。この和はさらに、個々の一次巡回形フィルタに共通
する平均的な仮想フィルタを考えれば、そのフィルタご
とに生じた推定誤差の加算としてではなく、そのＩ個の
仮想フィルタの出力に生じた推定誤差のＩ倍ともでき
る。
【００１６】この仮想フィルタの考え方をFiltered−Ｘ
／ＮＬＭＳ法が構成するＴ次巡回形フィルタにも適用し
て、ｍ＝１〜Ｉに共通する平均的な仮想Ｔ次巡回フィル
タのフィルタ係数αj (t) を計算すると、 αj (t) ＝Ｋ〔ａ2 (t) ΣＸj-1 2(i)＋ Σａ(t) Ｘj-1 (i) Σutａ(u) Ｘj-u (i) 〕／〔ＩΣＹj 2 (i) 〕 ・・・（２） と表される。但し、ａ(t) は誤差散乱系のインパルス応
答の標本値、Σutはｕ＝ｔを除くｕ＝０〜Ｔ−１の累積
加算である。すなわち、通常のＮＬＭＳ法ではその仮想
フィルタの係数は定数になったのに対して、Filtered−
Ｘ／ＮＬＭＳ法では確率変数として与えられることにな
る。この仮想フィルタ係数αに基づいて、騒音消去フィ
ルタ１のフィルタ係数を決定することができる
／ＮＬＭＳ法が構成するＴ次巡回形フィルタにも適用し
て、ｍ＝１〜Ｉに共通する平均的な仮想Ｔ次巡回フィル
タのフィルタ係数αj (t) を計算すると、 αj (t) ＝Ｋ〔ａ2 (t) ΣＸj-1 2(i)＋ Σａ(t) Ｘj-1 (i) Σutａ(u) Ｘj-u (i) 〕／〔ＩΣＹj 2 (i) 〕 ・・・（２） と表される。但し、ａ(t) は誤差散乱系のインパルス応
答の標本値、Σutはｕ＝ｔを除くｕ＝０〜Ｔ−１の累積
加算である。すなわち、通常のＮＬＭＳ法ではその仮想
フィルタの係数は定数になったのに対して、Filtered−
Ｘ／ＮＬＭＳ法では確率変数として与えられることにな
る。この仮想フィルタ係数αに基づいて、騒音消去フィ
ルタ１のフィルタ係数を決定することができる
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】同報告によれば、Filt
ered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の学習に関しての収束条件は、 安定したＦＩＲ形フィルタの利得１の低域フィルタを
形成し、 推定誤差に関する巡回閉路の利得が１未満になる、こ
とであるが、従来はこの条件を満たために、上記の仮想
フィルタのフィルタ係数α(t) の式（２）のごとく、ス
テップゲインＫとインパルス応答の標本値ａ(t) を固定
値として持っていた。このため、温度変動や活性保守時
などの環境変化があると、上述のとの収束条件を満
たしにくく、収束の精度および収束速度が不定となり、
フィルタ係数の学習に非常に時間がかかるという問題点
がある。
ered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の学習に関しての収束条件は、 安定したＦＩＲ形フィルタの利得１の低域フィルタを
形成し、 推定誤差に関する巡回閉路の利得が１未満になる、こ
とであるが、従来はこの条件を満たために、上記の仮想
フィルタのフィルタ係数α(t) の式（２）のごとく、ス
テップゲインＫとインパルス応答の標本値ａ(t) を固定
値として持っていた。このため、温度変動や活性保守時
などの環境変化があると、上述のとの収束条件を満
たしにくく、収束の精度および収束速度が不定となり、
フィルタ係数の学習に非常に時間がかかるという問題点
がある。
【００１８】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、ファジイ理論を用
いることでFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法のフィルタ係数の
学習を高速化することにある。
のであり、その目的とするところは、ファジイ理論を用
いることでFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法のフィルタ係数の
学習を高速化することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】図１は本発明に係る原理
説明図である。本発明に係る適応フィルタのフィルタ係
数決定方法は、フィルタ係数を算出するアルゴリズムと
して誤差散乱系を考慮したFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法を
用いる適応フィルタのフィルタ係数決定方法であって、
装置温度Ｔa と適応フィルタの係数演算部に入力される
誤差信号Ｅをそれぞれメンバーシップ関数で定義し、ス
テップゲインＫと誤差散乱系のインパルス応答標本値ａ
(t) をそれぞれメンバーシップ関数で定義し、装置温度
Ｔa と誤差信号Ｅを前件部、ステップゲインＫとインパ
ルス応答標本値ａ(t) を後件部とする制御規則を定義
し、装置温度Ｔa と誤差信号Ｅの状態からステップゲイ
ンＫとインパルス応答標本値ａ(t) をファジイ推論で求
め、その求めた結果に基づいて適応フィルタのフィルタ
係数を決定するものである。
説明図である。本発明に係る適応フィルタのフィルタ係
数決定方法は、フィルタ係数を算出するアルゴリズムと
して誤差散乱系を考慮したFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法を
用いる適応フィルタのフィルタ係数決定方法であって、
装置温度Ｔa と適応フィルタの係数演算部に入力される
誤差信号Ｅをそれぞれメンバーシップ関数で定義し、ス
テップゲインＫと誤差散乱系のインパルス応答標本値ａ
(t) をそれぞれメンバーシップ関数で定義し、装置温度
Ｔa と誤差信号Ｅを前件部、ステップゲインＫとインパ
ルス応答標本値ａ(t) を後件部とする制御規則を定義
し、装置温度Ｔa と誤差信号Ｅの状態からステップゲイ
ンＫとインパルス応答標本値ａ(t) をファジイ推論で求
め、その求めた結果に基づいて適応フィルタのフィルタ
係数を決定するものである。
【００２０】上述の適応フィルタのフィルタ係数決定方
法は、騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を適応フィルタ
で生成しその疑似騒音を用いて騒音を抑制する能動騒音
制御システムに適用でき、その際には、該騒音と該疑似
騒音の誤差を該誤差信号として用いる。
法は、騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を適応フィルタ
で生成しその疑似騒音を用いて騒音を抑制する能動騒音
制御システムに適用でき、その際には、該騒音と該疑似
騒音の誤差を該誤差信号として用いる。
【００２１】
【作用】適応フィルタのフィルタ係数は結局のところス
テップゲインＫと誤差散乱系のインパルス応答標本値ａ
(t) に基づいて決定することができる。そこで、このス
テップゲインとインパルス応答標本値ａ(t) を、装置温
度Ｔa と誤差信号Ｅを入力とし所定の制御規則に従って
ファジイ推論で求める。これによりフィルタ係数を速や
かに決定することができる。
テップゲインＫと誤差散乱系のインパルス応答標本値ａ
(t) に基づいて決定することができる。そこで、このス
テップゲインとインパルス応答標本値ａ(t) を、装置温
度Ｔa と誤差信号Ｅを入力とし所定の制御規則に従って
ファジイ推論で求める。これによりフィルタ係数を速や
かに決定することができる。
【００２２】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。ここでは、本発明の一実施例として、図６に示す
能動騒音制御システムにおいて適応フィルタのフィルタ
係数決定方法を適用するものとする。またFiltered−Ｘ
／ＮＬＭＳ法によるフィルタ係数の推定系は図７に示す
ようになるものとする。能動騒音制御システムでは、前
述の仮想フィルタ係数α(t) を決定する式（２）を参照
すると、この仮想フィルタ係数α(t) は結局はステップ
ゲインＫとインパルス応答標本値ａ(t) の関数、すなわ
ち、 α(t) ＝Ｆ〔Ｋ，ａ(t) 〕 であることが分かる。したがって、ステップゲインＫと
インパルス応答標本値ａ(t) が求まれば、騒音消去フィ
ルタ１のフィルタ係数を決定することができる。よって
本発明では、演算制御部４においてファジイ理論を用い
てこれらのステップゲインＫとインパルス応答標本値ａ
(t) の最適値を求める。
する。ここでは、本発明の一実施例として、図６に示す
能動騒音制御システムにおいて適応フィルタのフィルタ
係数決定方法を適用するものとする。またFiltered−Ｘ
／ＮＬＭＳ法によるフィルタ係数の推定系は図７に示す
ようになるものとする。能動騒音制御システムでは、前
述の仮想フィルタ係数α(t) を決定する式（２）を参照
すると、この仮想フィルタ係数α(t) は結局はステップ
ゲインＫとインパルス応答標本値ａ(t) の関数、すなわ
ち、 α(t) ＝Ｆ〔Ｋ，ａ(t) 〕 であることが分かる。したがって、ステップゲインＫと
インパルス応答標本値ａ(t) が求まれば、騒音消去フィ
ルタ１のフィルタ係数を決定することができる。よって
本発明では、演算制御部４においてファジイ理論を用い
てこれらのステップゲインＫとインパルス応答標本値ａ
(t) の最適値を求める。
【００２３】図２には演算制御部４においてステップゲ
インＫとインパルス応答標本値ａ(t) を求める論理の概
念が示される。ステップゲインＫとインパルス応答標本
値ａ(t) は装置温度Ｔa と誤差検出マイクロホン７から
の誤差信号Ｅの関数と考えることができる。そこで、装
置温度Ｔa を図３の（Ａ）に示されるようにメンバーシ
ップ関数でファジイ表現し、装置温度Ｔa の状態として
低温、普通温、高温の三つのメンバーシップ関数を定義
する。同様に、誤差信号Ｅを図３の（Ｂ）に示されるよ
うにメンバーシップ関数でファジイ表現し、誤差信号Ｅ
の状態として誤差小、誤差普通、誤差大の三つのメンバ
ーシップ関数を定義する。
インＫとインパルス応答標本値ａ(t) を求める論理の概
念が示される。ステップゲインＫとインパルス応答標本
値ａ(t) は装置温度Ｔa と誤差検出マイクロホン７から
の誤差信号Ｅの関数と考えることができる。そこで、装
置温度Ｔa を図３の（Ａ）に示されるようにメンバーシ
ップ関数でファジイ表現し、装置温度Ｔa の状態として
低温、普通温、高温の三つのメンバーシップ関数を定義
する。同様に、誤差信号Ｅを図３の（Ｂ）に示されるよ
うにメンバーシップ関数でファジイ表現し、誤差信号Ｅ
の状態として誤差小、誤差普通、誤差大の三つのメンバ
ーシップ関数を定義する。
【００２４】また図４の（Ａ）に示されるように、ステ
ップゲインＫを確率変数からファジイ変数にかえ、ステ
ップゲインＫを「小さくせよ」、「普通にせよ」、「大
きくせよ」の三つの状態のメンバーシップ関数で定義す
る。同様に図４の（Ｂ）に示されるように、インパルス
応答の標本値ａ(t) を確率変数からファジイ変数にか
え、インパルス応答標本値ａ(t) を「小さくせよ」、
「普通にせよ」、「大きくせよ」の三つの状態のメンバ
ーシップ関数で定義する。
ップゲインＫを確率変数からファジイ変数にかえ、ステ
ップゲインＫを「小さくせよ」、「普通にせよ」、「大
きくせよ」の三つの状態のメンバーシップ関数で定義す
る。同様に図４の（Ｂ）に示されるように、インパルス
応答の標本値ａ(t) を確率変数からファジイ変数にか
え、インパルス応答標本値ａ(t) を「小さくせよ」、
「普通にせよ」、「大きくせよ」の三つの状態のメンバ
ーシップ関数で定義する。
【００２５】また、制御規則を ＩＦ（○○）ＴＨＥＮ
（△△）の形式で定義する。例えば、 ＩＦ（装置温度Ｔa が大、誤差信号Ｅが普通）ＴＨＥ
Ｎ（ステップゲインＫを普通にせよ、インパルス応答標
本値ａ(t) を大きくせよ） ＩＦ（装置温度Ｔa が普通、誤差信号Ｅが大）ＴＨＥ
Ｎ（ステップゲインＫを小さくせよ、インパルス応答標
本値ａ(t) を大きくせよ） などのように、入力となる装置温度Ｔa と誤差信号Ｅの
全ての状態の組合せに対して出力となるステップゲイン
Ｋとインパルス応答標本値ａ(t) のとるべき状態を制御
規則として定義する。この定義は経験則に従って行われ
る。なお、ここでＩＦ以下の（○○）を前件部、ＴＨＥ
Ｎ以下の（△△）を後件部と呼ぶ。
（△△）の形式で定義する。例えば、 ＩＦ（装置温度Ｔa が大、誤差信号Ｅが普通）ＴＨＥ
Ｎ（ステップゲインＫを普通にせよ、インパルス応答標
本値ａ(t) を大きくせよ） ＩＦ（装置温度Ｔa が普通、誤差信号Ｅが大）ＴＨＥ
Ｎ（ステップゲインＫを小さくせよ、インパルス応答標
本値ａ(t) を大きくせよ） などのように、入力となる装置温度Ｔa と誤差信号Ｅの
全ての状態の組合せに対して出力となるステップゲイン
Ｋとインパルス応答標本値ａ(t) のとるべき状態を制御
規則として定義する。この定義は経験則に従って行われ
る。なお、ここでＩＦ以下の（○○）を前件部、ＴＨＥ
Ｎ以下の（△△）を後件部と呼ぶ。
【００２６】このようにすることで、入力となる装置温
度Ｔa と誤差信号Ｅのレベルに対して、ステップゲイン
Ｋとインパルス応答標本値ａ(t) を速やかに決定するこ
とができる。そして、演算制御部４は、この決定したス
テップゲインＫとインパルス応答標本値ａ(t) に基づい
て、仮想フィルタのフィルタ係数α(t) を算出し、それ
に基づいて騒音消去フィルタ１のフィルタ係数を速やか
に決定し、制御を行うことができる。
度Ｔa と誤差信号Ｅのレベルに対して、ステップゲイン
Ｋとインパルス応答標本値ａ(t) を速やかに決定するこ
とができる。そして、演算制御部４は、この決定したス
テップゲインＫとインパルス応答標本値ａ(t) に基づい
て、仮想フィルタのフィルタ係数α(t) を算出し、それ
に基づいて騒音消去フィルタ１のフィルタ係数を速やか
に決定し、制御を行うことができる。
【００２７】本発明の実施にあたっては種々の変形形態
が可能である。例えば情報処理機器などでは、吸気用の
ダクトと排気用のダクトを設けてその両者に能動騒音制
御システムを取り付けることがあり、この場合、各系統
のシステムが相手系統の状態により互いに影響されるこ
とがあるが、このような２系統のシステムに対しても本
発明の適応フィルタ係数決定方法を適用できる。図５は
かかるシステムを示したもので、各系統＃１、＃２で
は、自系統の装置温度と誤差信号の他に相手系統の装置
温度も入力とし、それら自系統の装置温度と誤差信号お
よび相手系統の装置温度の状態の全ての組合せに対して
自系統のステップゲインＫとインパルス応答標本値ａ
(t) のとるべき状態を制御規則で定義している。
が可能である。例えば情報処理機器などでは、吸気用の
ダクトと排気用のダクトを設けてその両者に能動騒音制
御システムを取り付けることがあり、この場合、各系統
のシステムが相手系統の状態により互いに影響されるこ
とがあるが、このような２系統のシステムに対しても本
発明の適応フィルタ係数決定方法を適用できる。図５は
かかるシステムを示したもので、各系統＃１、＃２で
は、自系統の装置温度と誤差信号の他に相手系統の装置
温度も入力とし、それら自系統の装置温度と誤差信号お
よび相手系統の装置温度の状態の全ての組合せに対して
自系統のステップゲインＫとインパルス応答標本値ａ
(t) のとるべき状態を制御規則で定義している。
【００２８】また、上述の実施例では本発明のフィルタ
係数決定方法を能動騒音制御システムに適用した場合に
ついて述べたが、本発明はこれに限られるものではな
く、例えば各種のエコーキャンセラ、ノイズキャンセ
ラ、ゴーストキャンセラ、能動振動制御システム、能動
サスペンションなどの、不要信号を消去する疑似信号の
生成に適用フィルタを使用するシステムにおいて、その
適用フィルタの係数を算出する適応アルゴリズムとして
Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法を用いている場合に本発明を
適用することができる。
係数決定方法を能動騒音制御システムに適用した場合に
ついて述べたが、本発明はこれに限られるものではな
く、例えば各種のエコーキャンセラ、ノイズキャンセ
ラ、ゴーストキャンセラ、能動振動制御システム、能動
サスペンションなどの、不要信号を消去する疑似信号の
生成に適用フィルタを使用するシステムにおいて、その
適用フィルタの係数を算出する適応アルゴリズムとして
Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法を用いている場合に本発明を
適用することができる。
【００２９】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、ファジイ理論を用いることにより適応フィルタのフ
ィルタ係数を速やかに決定することができる。これによ
り負荷の変動や外乱に対応して安定した適応制御が可能
となり、システムの立上げ、立下げに対して高速な制御
が可能である。本発明を例えば能動騒音制御システムに
適応した場合、温度変動等の環境変化に対しても安定な
騒音の消去が可能となる。
ば、ファジイ理論を用いることにより適応フィルタのフ
ィルタ係数を速やかに決定することができる。これによ
り負荷の変動や外乱に対応して安定した適応制御が可能
となり、システムの立上げ、立下げに対して高速な制御
が可能である。本発明を例えば能動騒音制御システムに
適応した場合、温度変動等の環境変化に対しても安定な
騒音の消去が可能となる。
【図１】本発明に係る原理説明図である。
【図２】本発明の一実施例としての適応フィルタ係数決
定方法の概念を説明する図である。
定方法の概念を説明する図である。
【図３】実施例で用いる入力側のメンバーシップ関数を
示す図である。
示す図である。
【図４】実施例で用いる出力側のメンバーシップ関数を
示す図である。
示す図である。
【図５】本発明の他の実施例を示す図である。
【図６】能動騒音制御システムの制御系を示す図であ
る。
る。
【図７】Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法による適応フィルタ
係数の推定系を示す図である。
係数の推定系を示す図である。
【図８】Filtered−Ｘ／ＮＬＭＳ法の巡回形フィルタ表
現を示す図である。
現を示す図である。
１ 騒音消去フィルタ ２ 回り込みフィルタ ３ 散乱推定フィルタ ４ 演算制御部 ５ スピーカ ６ 騒音検出マイクロホン ７ 誤差検出マイクロホン ８ ダクト
Claims (2)
- 【請求項１】 フィルタ係数を算出するアルゴリズムと
して誤差散乱系を考慮したFiltered−Ｘ／ＮＬＭＳ法を
用いる適応フィルタのフィルタ係数決定方法であって、 装置温度（Ｔa ）と該適応フィルタの係数演算部に入力
される誤差信号（Ｅ）をそれぞれメンバーシップ関数で
定義し、 ステップゲイン（Ｋ）と誤差散乱系のインパルス応答標
本値（ａ(t) ）をそれぞれメンバーシップ関数で定義
し、 該装置温度と誤差信号を前件部、該ステップゲインとイ
ンパルス応答標本値を後件部とする制御規則を定義し、 該装置温度と誤差信号の状態からステップゲインとイン
パルス応答標本値をファジイ推論で求め、その求めた結
果に基づいて適応フィルタのフィルタ係数を決定する適
応フィルタのフィルタ係数決定方法。 - 【請求項２】 騒音と同振幅・逆位相の疑似騒音を適応
フィルタで生成し該疑似騒音を用いて該騒音を抑制する
能動騒音制御システムに適用され、該騒音と該疑似騒音
の誤差を該誤差信号として用いる請求項１記載の適応フ
ィルタのフィルタ係数決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5341607A JPH07160508A (ja) | 1993-12-10 | 1993-12-10 | 適応フィルタのフィルタ係数決定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5341607A JPH07160508A (ja) | 1993-12-10 | 1993-12-10 | 適応フィルタのフィルタ係数決定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07160508A true JPH07160508A (ja) | 1995-06-23 |
Family
ID=18347393
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5341607A Withdrawn JPH07160508A (ja) | 1993-12-10 | 1993-12-10 | 適応フィルタのフィルタ係数決定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07160508A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7421017B2 (en) | 2002-08-13 | 2008-09-02 | Fujitsu Limited | Digital filter adaptively learning filter coefficient |
| CN102412580A (zh) * | 2011-11-17 | 2012-04-11 | 河海大学常州校区 | 有源电力滤波器自适应模糊控制系统及其方法 |
| CN113539229A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-22 | 北京安声浩朗科技有限公司 | 降噪参数确定方法及其装置、主动降噪方法及其装置 |
| CN118010165A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 宁波泰利电器有限公司 | 一种直发梳自动感应温度预警方法及系统 |
-
1993
- 1993-12-10 JP JP5341607A patent/JPH07160508A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7421017B2 (en) | 2002-08-13 | 2008-09-02 | Fujitsu Limited | Digital filter adaptively learning filter coefficient |
| CN102412580A (zh) * | 2011-11-17 | 2012-04-11 | 河海大学常州校区 | 有源电力滤波器自适应模糊控制系统及其方法 |
| CN113539229A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-22 | 北京安声浩朗科技有限公司 | 降噪参数确定方法及其装置、主动降噪方法及其装置 |
| CN113539229B (zh) * | 2021-07-30 | 2023-10-31 | 北京安声浩朗科技有限公司 | 降噪参数确定方法及其装置、主动降噪方法及其装置 |
| CN118010165A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 宁波泰利电器有限公司 | 一种直发梳自动感应温度预警方法及系统 |
| CN118010165B (zh) * | 2024-04-08 | 2024-06-11 | 宁波泰利电器有限公司 | 一种直发梳自动感应温度预警方法及系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20010306 |