Filtered-x Least Mean Squares (FxLMS) Active Noise Control
Het Filtered-x Least Mean Squares (FxLMS) algoritme is een adaptief filter dat wordt gebruikt in actieve geluidsbeheersingssystemen (ANC) om ongewenst geluid te verminderen door anti-geluid te genereren. Gepionierd door Widrow en Stearns in 1975 en verfijnd door Eriksson en collega's, is FxLMS het meest wijdverbreide algoritme in commerciële ruisonderdrukkende hoofdtelefoons, gehoorapparaten, auto-interieurs en industriële geluidsschermen. Het werkt door continu het akoestische pad te leren en een onderdrukkingssignaal in realtime dynamisch aan te passen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Widrow, B., & Stearns, S. D. (1975). Adaptive signal processing for active vibration and noise control. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 23(5), 440–453. DOI: 10.1109/icassp.1984.1172527 ↗
- Eriksson, L. J., Allie, M. C., & Greiner, R. A. (1988). The selection and application of an IIR adaptive filter for use in active sound attenuation. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 36(11), 1879–1891. DOI: 10.1109/tassp.1987.1165165 ↗
- Kuo, S. M., & Morgan, D. R. (2002). Active Noise Control Systems: Algorithms and DSP Implementations. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0-471-49663-5
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Filtered-x Least Mean Squares Algorithm for Active Noise Control. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/acoustics/fxlms-active-noise-control
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- BeamformingAkoestiek↔ vergelijken
- Cepstrale AnalyseAkoestiek↔ vergelijken
- Lineaire voorspellende CoderingAkoestiek↔ vergelijken
- Psychoakoestische MaskeringAkoestiek↔ vergelijken
- SpraakverstaanbaarheidAkoestiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →