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Bachelor-Vortrag: Vergleich adaptiver Algorithmen für die aktive Störgeräuschkompensation bei Kopfhörern in komplexen Schallfeldern

Jana Lorenz
Mittwoch, 16. November 2022
09:00 Uhr
hybrid

Lärmbelästigung ist ein alltägliches Problem. Es gibt viele Ansätze diese zu reduzieren. Kopfhörer mit aktiver Störgeräuschunterdrückung (ANC, engl. Active Noise Cancellation) sind einer davon. Sie kompensieren vor allem tieffrequente Geräusche, welche passiv nur unzureichend gedämpft werden können. Dabei hat das Störgeräusch einen großen Einfluss auf die aktiven Kompensationsmöglichkeiten. Dieses kann sich in realen Umgebungen bezogen auf seine Einfallsrichtung oder seine statistischen Eigenschaften verändern und somit die aktive Störgeräuschunterdrückung erschweren. Daher sind adaptive Feedforward-Algorithmen von großer Bedeutung, da diese sich kontinuierlich an das sich verändernde Störgeräusch anpassen können. So werden in dieser Arbeit zwei ANC-Filterstrukturen, der Filtered-x Least Mean Square Algorithmus (FxLMS) und der Adaptive Linear Combiner (ALC), betrachtet. Es wird untersucht, wie sich die feste adaptiv gewichtete Parallelfilterstruktur des ALC, verglichen zum FxLMS-Algorithmus, auf das Konvergenzverhalten und die aktive Dämpfung auswirkt.

In dieser Arbeit werden beide Algorithmen anhand von Schallfeldern verschiedener Komplexität verglichen. Es werden ruhende, sich räumlich bewegende und komplexere Schallfelder verwendet. Dabei erreicht die ALC-Filterstruktur, verglichen zum FxLMS-Algorithmus, auf Kosten einer geringeren maximal möglichen aktiven Dämpfung, eine schnellere Konvergenzzeit.

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