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Bachelor-Vortrag: Adaptive Algorithmen auf Multiratensystemen für aktive Störgeräuschunterdrückung

Frederik Blang
Dienstag, 20. November 2018
14:00 Uhr
Hörsaal 4G

Störende Umgebungsgeräusche stellen eine ernsthafte Gefährdung der Gesundheit dar und können langfristig zu Erkrankungen führen. Passive Methoden des Lärmschutzes werden bei der Anwendung für Kopfhörer oder Ohrenstöpseln schnell impraktikabel, da sie für tieffrequente Störungen wie Motorengeräusche keinen ausreichenden Schutz bieten. Die aktive Störgeräuschunterdrückung (ANC, engl.: Active Noise Cancellation) bietet sich zur Ergänzung von passiven Methoden an, da mit ihr auch tiefe Frequenzen effektiv gedämpft werden können. Ein adaptives ANC-System kann sich auf Änderungen der akustischen Szenerie einstellen. Dafür wird ein Kontrollfilter von einem adaptiven Algorithmus eingestellt. Um die bestmögliche Performanz zu erreichen, muss die Latenz des Systems möglichst gering sein, weshalb Abtastraten bis in den Megahertzbereich erwünscht sind. Damit sinkt aber auch die Zeit zwischen den Samples und es wird rechentechnisch impraktikabel, das Kontrollfilter innerhalb eines Samples zu adaptieren. Multiratensysteme stellen eine mögliche Lösung dar, da sie die Filterung auf einer hohen Abtastrate und die Adaption auf einer niedrigen Abtastrate durchführen können.

In dieser Arbeit sollen Multiratensysteme für die Anwendung in der aktiven Störgeräuschunterdrückung untersucht werden. Dazu werden zwei Multiratensysteme vorgestellt und in ihrer Funktionsweise und Komplexität analysiert. Anschließend werden Simulationen durchgeführt, um ihre Performanz zu untersuchen. Die Simulationsergebnisse werden durch Echtzeitmessungen verifiziert.

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