将小波变换引入有源噪声控制（ANC）解决问题的程序

资 源 简 介

将小波变换引入有源噪声控制（ANC）解决问题的程序

详 情 说 明

在传统的ANC系统中，LMS算法通过自适应滤波器调整权值来抵消噪声，但对于宽带噪声和低信噪比场景，其性能会显著下降。这主要是因为LMS算法依赖于输入信号的自相关特性，而宽带噪声的自相关分布较广，导致算法收敛速度慢且稳态误差大。

小波变换的引入为解决这一问题提供了新思路。小波变换具有多分辨率分析能力，能够同时在时域和频域对信号进行局部化处理。通过小波分解，原始噪声信号可以分解为不同尺度的子带信号，每个子带的自相关性显著降低。这种特性使得后续的LMS算法能够更高效地处理各子带信号，从而提升系统对宽带噪声的抑制能力。

此外，小波变换还能有效分离噪声和有用信号，在低信噪比环境下增强信号特征。通过选择合适的小波基函数和分解层数，可以进一步优化系统的实时性和控制精度。这种结合方式不仅改善了传统ANC的局限性，还为复杂噪声环境下的主动控制提供了更灵活的设计空间。