JPH10190589A - 適応ノイズ制御システムおよびオンラインフィードバック経路モデル化およびオンライン２次経路モデル化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 オンラインフィードバック経路モデル化およ
びオンライン２次経路モデル化能動ノイズ制御システム
および方法を得る。 【解決手段】 基準センサ１６、２次ソース１８、誤差
センサ２０、および媒体を介して供給されるノイズ信号
を減衰するアンチノイズ信号を発生する能動ノイズ制御
システムコントローラ１０を含む、フィードフォワード
能動ノイズ制御システム５０が提供される。フィードフ
ォワード能動ノイズ制御システム５０はオンラインフィ
ードバック経路モデル化およびオンライン２次経路モデ
ル化を実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は一般的に制御システ
ムの分野に関し、特に適応ノイズ制御システムおよびオ
ンラインフィードバック経路モデル化およびオンライン
２次経路モデル化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】適応ノイズ制御システムは、電気、音
響、振動、もしくは任意他種のノイズ媒体により生じ
る、環境を介したノイズソースから生じる任意の種類の
望ましくない外乱やノイズ信号の低減に関係している。
ノイズソースおよび環境はしばしば時変性であるため、
ノイズ信号は周波数内容、振幅、および速度に関して非
静止的である場合が多い。能動ノイズ制御システムはキ
ャンセル“アンチノイズ”信号を適切な２次ソースを介
してシステム環境もしくは媒体へ導入することによりノ
イズを制御する。アンチノイズ信号は理想的にはノイズ
信号と等しい振幅で１８０゜位相がずれている。したが
って、アンチノイズ信号とノイズ信号を音響加算点で結
合すると両信号が相殺もしくは減衰されてノイズが低減
される。

【０００３】高度のノイズ信号減衰を行うためには、ノ
イズおよびアンチノイズ信号の振幅および位相は前記し
たようにぴったり一致しなければならない。一般的に、
これは適応濾波の１つ以上の適応アルゴリズムを使用し
てデジタル信号処理を実行する能動ノイズ制御システム
コントローラを使用する能動ノイズ制御システムにより
達成される。適応濾波、特に適応アルゴリズム、は誤差
信号を最小限に抑え環境の時間変動を連続的に追跡する
ことにより、ノイズ信号および環境の全ての変化をリア
ルタイムで追跡する。適応濾波は最少２乗平均法（“Ｌ
ＭＳ”）アルゴリズム等の周知のさまざまな適応アルゴ
リズムの任意のアルゴリズムを使用して、ノイズソース
および環境をモデル化する誤差すなわち残差信号を低減
もしくは最小限に抑える関連する適応フィルタのタップ
すなわち係数を確立して誤差すなわち残差信号を低減す
るか最小限に抑える。

【０００４】受動ノイズ制御システムと較べて、能動ノ
イズ制御システムにはノイズ減衰が改善される他にサイ
ズ、重量、体積、およびコストを低減できる利点があ
る。能動ノイズ制御は受動手段を使用して制御するのが
困難で費用がかかるようなノイズを減衰するのに有効な
方法であり、製造、産業操作、および消費者製品におけ
る広範な問題に応用される。

【０００５】能動ノイズ制御システムは一般的にフィー
ドフォワード能動ノイズ制御システムおよびフィードバ
ック能動ノイズ制御システムに分けられる。本発明はフ
ィードフォワード能動ノイズ制御システムに応用され、
したがって本発明はそのような状況で説明される。

【０００６】フィードフォワード能動ノイズ制御システ
ムは一般的にノイズソースからのノイズ信号を感知しそ
れに応答して対応する１次信号を発生する基準センサ
と、２次信号を発生する能動ノイズ制御システムコント
ローラと、基準センサの下流に配置され２次信号を受信
してノイズ信号をキャンセルもしくは減衰するアンチノ
イズ信号を発生する２次ソースと、残差信号を検出しそ
れに応答して対応する誤差信号を発生する誤差センサと
を含んでいる。残差信号はノイズ信号と１次環境を介し
て誤差信号へ与えられるアンチノイズ信号との差に等し
い。能動ノイズ制御システムコントローラは１次信号お
よび誤差信号を受信しそれに応答して２次信号を発生す
る。

【０００７】能動ノイズ制御システムコントローラはデ
ジタル信号プロセッサを使用して実現され、利用するキ
ャンセル方式の型式に応じて適応濾波のための特定の適
応アルゴリズムを使用してデジタル信号処理を実行す
る。また、基準センサ、２次センサ、および誤差センサ
は能動ノイズ制御システムコントローラとインターフェ
イスするインターフェイス回路を含むことができる。イ
ンターフェイス回路はアナログ／デジタルコンバータ、
デジタル／アナログコンバータ、ローパスフィルタ等の
アナログフィルタおよび自動利得制御増幅器を含み修正
領域、すなわち、デジタルもしくはアナログ領域におい
て信号を交換することができる。インターフェイス回路
は独立して設けることができる。

【０００８】フィードフォワード能動ノイズ制御システ
ムはＰ（ｚ）として表すことができる伝達関数を有する
１次経路を含んでいる。１次経路は基準センサから誤差
センサまでの環境として定義することができる。フィー
ドフォワード能動ノイズ制御システムは２次経路および
フィードバック経路も含んでいる。２次経路はＳ（ｚ）
として表すことができる伝達関数を有している。２次経
路は能動ノイズ制御システムコントローラの出力から誤
差センサの出力までの環境として定義することができ
る。それにはデジタル／アナログコンバータ、アナログ
フィルタ、電力増幅器、ラウドスピーカ、誤差マイクロ
ホン、その他の装置を含むことができる。フィードバッ
ク経路も伝達関数を有しＦ（ｚ）で表すことができる。
フィードバック経路は能動ノイズ制御システムコントロ
ーラから基準センサの出力までの環境として定義するこ
とができる。デジタル信号プロセッサを使用する能動ノ
イズ制御システムコントローラは、通常Ｗ（ｚ）で表さ
れ１次経路を適応的にモデル化し２次経路を逆モデル化
しようとする適応フィルタを含むことができる。適応フ
ィルタＷ（ｚ）の目的は残差信号すなわち誤差信号を最
小限に抑えることである。適応フィルタＷ（ｚ）により
実行される適応濾波はオンラインもしくはオフラインで
実行することができる。

【０００９】フィードフォワード能動ノイズ制御システ
ムには全体システム性能を損なうことのある重大な欠点
がある。２次ソースがノイズ信号をキャンセルするアン
チノイズ信号を発生する時はいつでも、アンチノイズ信
号の一部が上流の基準センサへ放射されそこでノイズ信
号と一緒に受信される。２次ソースから基準センサへ進
む時にアンチノイズ信号がとる経路はフィードバック経
路である。ここでも、フィードバック経路は能動ノイズ
制御システムコントローラの出力から基準センサの出力
までの媒体環境として定義することができる。アンチノ
イズ信号のフィードバック経路に沿って基準センサへ流
れる部分はフィードバック経路を進むフィードバック信
号の一部である。フィードバック信号が基準センサで受
信される結果、基準センサにより誤った１次信号が能動
ノイズ制御システムコントローラへ与えられ、その結果
全体システム性能が損なわれる。フィードバック信号が
ノイズ信号と同相であれば、基準センサは長すぎる１次
信号を発生する。フィードバック信号の位相がノイズ信
号からずれておれば、基準センサはやはり誤った信号を
発生する。いずれにせよ、フィードバック信号は望まし
くなく全体性能を損なう。また、フィードバック信号は
システム伝達関数の応答へ極を導入し、フィードバック
ループの利得が大きくなると不安定性を生じることがあ
る。

【００１０】ある応用では、フィードバック経路の影響
がモデル化および中和化されなければ全体システム性能
が著しく劣化することがある。２次ソースが基準センサ
に非常に接近していたり密接に連絡されているような応
用では、フィードバック経路のモデル化およびフィード
バック信号の中和は全体能動ノイズ制御システム性能に
とって特に重要となる。このようなシステムには、例え
ば、冷蔵庫や空気ダクトが比較的短いウィンド型エアコ
ン装置等の応用が含まれる。このような応用では、２次
ソースは強制的に基準センサの近くに配置しなければな
らず、したがってフィードバック信号とその悪影響は大
きい。

【００１１】フィードバック経路問題は昔から認識され
ており、いくつかの解決策が提案されていくらか成功を
収めている。提案された第１の解決策は基準センサおよ
び２次センサの用途、型式、および配置に焦点が絞られ
ており、第２の解決策は信号処理技術に焦点が絞られて
いる。第１の解決策にはフィードバック信号を制限もし
くは最小限に抑えるための指向性基準センサおよび２次
ソースの使用および配置が含まれる。提案されたこれら
の解決策はシステムに費用および複雑性を付加して全体
信頼度を低下させ、しかも広範な周波数範囲にわたって
良好な指向性を得ることが、不可能ではなくとも、困難
となる。

【００１２】提案された第２の解決策は信号処理技術に
焦点が絞られており、いくらか成功を収めている。提案
された信号処理技術を伴う解決策は、一般的にオフライ
ンモデル化技術およびオンラインモデル化技術に分けら
れる。オフラインモデル化およびオンラインモデル化は
共にシステム識別技術であり、システムへ信号が与えら
れ得られる信号を解析して未知システムのモデルが構成
される。これは公知の信号で未知の経路すなわち環境を
励起し、それに応答して得られる信号を次に測定もしく
は解析して達成される。

【００１３】オフラインフィードバック経路モデル化技
術には、通常能動ノイズ制御システムにより提供される
ノイズ信号キャンセルが行われない場合に、公知の信号
を与えることが含まれる。適応アルゴリズムを使用して
適応フィルタの係数すなわちタップを計算し、フィード
バック経路の影響が最小限に抑えられる。係数すなわち
タップがオフラインで確立されると、能動ノイズ制御シ
ステムの実際の動作中に、タップすなわち係数はデジタ
ルフィルタ内に固定されて実際の動作中に変化しない。
オフラインフィードバック係数モデル化技術はある状況
では適切ではあるが、パラメータが頻繁に変化するシス
テムに使用する時はオフラインモデル化は適切な性能を
提供しないことがある。例えば、温度や信号フローレー
ト等のパラメータは頻繁に変化し、そのため不正確なフ
ィードバック経路モデルを生じることがある。

【００１４】オフラインフィードバック経路モデル化の
もう１つの問題点は、ノイズ信号をオフラインフィード
バック経路モデル化に対して解消すなわち停止して未知
の環境を正確にモデル化しなければならないことであ
る。これは多くの実世界システムにおいて実際的ではな
い場合が多い。例えば、顧客へ給電するために励起して
使用される電力変圧器は、オフラインモデル化を行える
ように容易に停止させることができない。頻繁に変化す
るシステムでは、フィードバック経路が正確にモデル化
されたままとされるようにオフラインフィードバック経
路モデル化を日常的に実行することが必要となることが
ある。ノイズソースを遮断できない場合には、公知の信
号もしくはモデル化信号が非常に高い振幅で長い期間与
えられるとオフラインモデル化が進行することがある。
それにもかかわらず、オフラインモデルはやはり不正確
であることがある。

【００１５】オンラインフィードバック経路モデル化は
ノイズ信号が未知の環境へ与えられ能動ノイズ制御シス
テムがノイズ信号をキャンセルするために作動している
間のフィードバック経路のモデル化に関連している。理
想的には、オンラインフィードバックモデル化では能動
ノイズ制御システムが作動している間モデル化されるプ
ラント環境内の任意の変化が考慮され、したがって、温
度やフロー変化等により環境すなわちプラントが変化す
る時にオフラインフィードバック経路モデル化で遭遇す
る問題点が回避される。残念ながら、オンラインフィー
ドバック経路モデル化を行おうとする従来の試みは満足
なものではなく、フィードバック経路のオンラインモデ
ルを提供することは果たされていない。

【００１６】このような１つの技術はフィードバック経
路と並列に適応中和フィルタを設けることに焦点が絞ら
れている。米国特許第４，４７３，９０６号“Ａｃｔｉ
ｖｅＡｃｏｕｓｔｉｃ Ａｔｔｅｎｕａｔｏｒ”に開示
されているような適応中和フィルタは、ノイズ信号およ
びアンチノイズ信号が完全にキャンセルされる場合でも
適応しようとする事実により、オフラインフィードバッ
ク経路モデル化モデルでしか有効に作動しない。フィー
ドバック中和技術は適応フィルタの出力と相関されてい
る１次信号の全ての部分を除去するようにフィードバッ
ク経路をモデル化しようとし、理想的には、フィードバ
ックが無いように見えるシステムとなる。１次ノイズ信
号はアンチノイズ信号との相関性が高いため、適応フィ
ードバック中和フィルタはフィードバック信号が完全に
キャンセルされる場合でも適応し続ける。その結果、シ
ステムがオンラインである時はフィードバック中和フィ
ルタの適応を非活性化しなければならない。また、ノイ
ズ信号が狭帯域周波数成分を含む場合、適応フィードバ
ック中和フィルタはオンライン適応を行おうとする時に
適切な収束を果たせないことがある。

【００１７】提案されたもう１つのオンラインフィード
バック経路モデル化解決策では、有限インパルス応答
（“ＩＩＲ”）フィルタを使用してフィードバック信号
が補償される。この方法では限定された成功しか達成さ
れていない。例えば、米国特許第４，６７７，６７７号
“Ａｃｔｉｖｅ Ｓｏｕｎｄ Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ
Ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ Ｏｎ−Ｌｉｎｅ Ａｄａｐｔ
ｉｖｅ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏ
ｎ”では、適応ＩＩＲフィルタ構造を能動ノイズ制御シ
ステムで使用することが提案されている。この方法で
は、フィードバック経路は全体プラントモデルの一部と
見なされるが、本当にフィードバック経路のモデル化は
しない。この方法には適応ＩＩＲフィルタに固有のいく
つかの欠点がある。例えば、ＩＩＲフィルタはそのいく
つかの極が適応手順中に単位円の外側を移動して不安定
となるため、無条件で安定とはならない。極小が存在す
るため、適応は１つの極小に収束することがある。さら
に、ＩＩＲフィルタを使用する適応アルゴリズムはＦＩ
Ｒフィルタのそれと較べて収束率が比較的低い場合が多
い。

【００１８】提案された他のオンラインフィードバック
経路モデル化解決策では、非常に高い振幅で供給しなけ
ればならないモデル化信号を使用してノイズ信号から識
別できるようにされる。この解決策では、全体能動ノイ
ズ制御システム動作および性能に悪影響を及ぼす付加ノ
イズがシステムへ導入される。

【００１９】フィードバック経路問題の他に、フィード
フォワード能動ノイズ制御システムには全体システム性
能を損なうもう１つの重大な欠点がある。前記したよう
に、フィードフォワード能動ノイズ制御システムには、
能動ノイズ制御システムコントローラの出力から誤差セ
ンサの出力までの環境として定義される２次経路Ｓ
（ｚ）も含まれている。前記したように、２次経路イン
ターフェイス回路および全体システム動作に影響を及ぼ
す付加伝達関数をシステムへ導入する他の装置を含んで
いる。２次経路伝達関数Ｓ（ｚ）の存在により適切に収
束できないもしくは収束しない不安定なシステムとなる
ことがある。２次経路は、フィードバック経路と同様
に、環境条件に依存ししたがって温度、フロー、等のパ
ラメータ、その他の要因の影響を受ける。２次経路問題
を解決する試みは信号処理技術に焦点が絞られ、フィー
ドバック経路問題に関して前記したことと同様に、限定
された成功しか収めていない。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】前記したことから、前
記問題点を解消もしくは低減するオンラインフィードバ
ック経路モデル化およびオンライン２次経路モデル化の
ための能動ノイズ制御システムおよび方法に対するニー
ズが生じていることがお判りであろう。本発明に従っ
て、フィードバック経路のオンラインモデル化を行い能
動ノイズ制御システムがより効率的かつ正確に作動する
ようにその影響を中和することにより、フィードバック
信号問題に対する信号処理解決策を提供する、オンライ
ンフィードバック経路モデル化およびオンライン２次経
路モデル化のための能動ノイズ制御システムおよび方法
が提供される。フィードバック経路および２次経路が変
化していて能動ノイズキャンセルが実行されている間で
も、これはオンラインで達成される。本発明により広帯
域ノイズ信号および狭帯域ノイズ信号の両方が減衰され
る。

【００２１】

【課題を解決するための手段】本発明の実施例に従っ
て、アンチノイズ信号を発生して媒体を介して供給され
るノイズ信号を減衰する能動ノイズ制御システムが提供
される。能動ノイズ制御システムはオンラインフィード
バック経路モデル化およびオンライン２次経路モデル化
を実行し、基準センサ、２次ソース、誤差センサ、およ
び能動ノイズ制御システムコントローラを含んでいる。
基準センサはノイズ信号およびフィードバック信号を受
信し、それに応答して１次信号を発生する。２次ソース
は２次信号を受信して対応するアンチノイズ信号を発生
する。誤差センサは残差信号を受信して誤差信号を発生
する。能動ノイズ制御システムコントローラは１次信号
および誤差信号を受信して２次信号を発生し、オンライ
ンフィードバック経路モデル化およびオンライン２次経
路モデル化を実行する。

【００２２】本発明によりさまざまな技術的利点が提供
される。本発明の技術的利点として、オンラインフィー
ドバック経路モデル化およびオンライン２次経路モデル
化を正確に実行し、これらのいずれの経路の任意の変化
を償って全体システム性能およびノイズキャンセルが改
善されることが含まれる。本発明のもう１つの利点とし
て、既存のデジタル信号処理技術およびアルゴリズムを
使用して本発明を実施する能力が含まれる。本発明のさ
らにもう１つの技術的利点として、逆フィードバック経
路および２次経路の影響が解消されるため、能動ノイズ
制御システムの安定性が増すことが含まれる。本発明の
さらにもう１つの技術的利点として、広帯域および狭帯
域ノイズ信号の両方をキャンセルもしくは減衰する能力
が含まれる。本発明のさらにもう１つの技術的利点とし
て、ノイズ信号を遮断することなくフィードバック経路
モデル化および２次経路モデル化を正確かつ同時に実行
する能力が含まれる。当業者ならば下記の図面、説明、
および特許請求の範囲を読めば他の技術的利点は容易に
お判りと思われる。

【００２３】

【発明の実施の形態】図１はフィードフォワード能動ノ
イズ制御システム５０のブロック図である。フィードフ
ォワード能動ノイズ制御システム５０はノイズソース１
４、基準センサ１６、能動ノイズ制御システムコントロ
ーラ１０、２次ソース１８、および誤差センサ２０を含
んでいる。ノイズソース１４はプラント環境を介してノ
イズ信号を発生すなわち供給し、信号は基準センサ１６
により受信することができる。図１において、ノイズ信
号はノイズソース１４から流れるように図示されてい
る。

【００２４】基準センサ１６は１次信号ｘ（ｎ）と呼ぶ
ことができる対応する電子信号ｘ（ｎ）を発生する。基
準センサ１６はマイクロフォン、タコメータ、加速時
計、光センサ、等の実質的に任意の種類のセンサを使用
して実施することができる。また、基準センサ１６は、
ノイズ信号がアナログ信号として受信され対応する１次
信号ｘ（ｎ）をデジタル信号として発生できるように、
インターフェイス回路２４を含むことができるインター
フェイス回路２４はアナログ／デジタルコンバータ、ア
ナログフィルタ、自動利得制御回路、等のさまざまな装
置のいずれか、およびアンチエリアシング回路等の他の
さまざまな回路のいずれかを含むことができる。

【００２５】能動ノイズ制御システムコントローラ１０
は１次信号ｘ（ｎ）を受信して対応する電気信号ｙ
（ｎ）を発生し、それは２次信号ｙ（ｎ）と呼ぶことが
できる。２次信号ｙ（ｎ）は２次ソース１８へ送られ、
そこで受信されてプラント環境へアナログ信号として戻
される。２次ソース１８の出力信号はアンチノイズ信号
と呼ぶことができ、ノイズソース１４からのノイズ信号
を低減、キャンセル、もしくは中和するようにされてい
る。２次ソース１８はスピーカ、シェーカ、等の実質的
に任意の信号ソース、もしくは実質的に任意の他の利用
可能な信号ソースを使用して実施することができる。２
次ソース１８は、２次信号ｙ（ｎ）をデジタル領域から
アナログ領域へ変換して所望の振幅で供給することがで
きる、インターフェイス回路２６を含むこともできる。
インターフェイス回路２６は、例えば、デジタル／アナ
ログコンバータ、アナログフィルタ、ローパスフィル
タ、および自動利得制御回路により制御される増幅器、
等のさまざまな回路のいずれかを含むことができる。

【００２６】アンチノイズ信号をプラント環境へ導入す
る結果、アンチノイズ信号の一部も能動ノイズ制御シス
テムコントローラ１０の出力から基準センサ１６の出力
までの経路として定義されるフィードバック経路に沿っ
て基準センサ１６へ戻される。フィードバック信号２２
はフィードバック経路を流れるように図示され、その１
成分として、フィードバック経路に沿って送られるアン
チノイズ信号の一部でアンチノイズフィードバック成分
と呼ぶことができるものを含んでいる。フィードバック
信号２２は本発明の一部として提供される修正モデル化
フィードバック成分も含んでいる。フィードバック信号
２２の修正モデル化フィードバック成分は、２次信号ｙ
（ｎ）の一部として供給され後述する、フィードバック
経路を流れるモデル化信号の結果として発生される。し
たがって、フィードバック信号２２はアンチノイズフィ
ードバック成分および修正モデル化フィードバック成分
を含んでいる。基準センサ１６はノイズ信号と共にフィ
ードバック信号２２を受信して１次信号ｘ（ｎ）を発生
する。１次信号ｘ（ｎ）はノイズ信号成分およびフィー
ドバック信号成分を含み、フィードバック信号成分はア
ンチノイズフィードバック成分および修正モデル化フィ
ードバック成分を含んでいる。フィードバック信号２２
を基準センサ１６の入力へ導入することにより、不正確
な１次信号ｘ（ｎ）が発生される。これについては後述
する。

【００２７】誤差センサ２０は音響加算点におけるノイ
ズ信号とアンチノイズ信号の結合結果である残差信号を
受信する。残差信号は理想的にはゼロである。ノイズ信
号に振幅が等しいが１８０゜位相がずれていて音響加算
点においてノイズ信号を完全にキャンセルするアンチノ
イズ信号が音響加算点に供給される時に残差信号はゼロ
である。

【００２８】誤差センサ２０は残差信号を受信して対応
する誤差信号ｅ（ｎ）を発生する。誤差センサ２０は実
質的に任意のセンサを使用して実施することができる。
例えば、誤差センサ２０は基準センサ１６と同様にマイ
クロフォン、タコメータ、加速時計、光センサ、もしく
は実質的に利用可能な他の任意のセンサを使用して実施
することができる。誤差信号ｅ（ｎ）はインターフェイ
ス回路２８を使用してデジタル領域内に供給することが
できる。インターフェイス回路２８はインターフェイス
回路２４と同様とすることができアナログ／デジタルコ
ンバータ、平滑フィルタ、および自動利得制御回路によ
り制御される増幅器を含むことができる。誤差信号
（ｅ）は能動ノイズ制御システムコントローラ１０へ送
られ、そこで受信されてシステムおよび２次経路適応フ
ィルタ回路６６が能動ノイズ制御を行うのに使用され、
２次信号ｙ（ｎ）の発生を調整してフィードフォワード
能動ノイズ制御システム５０の全体性能を改善するよう
にされる。システムおよび２次経路適応フィルタ回路６
６は能動ノイズ制御システムコントローラ１０の主フィ
ルタを含み、図４に詳細に図示され後に詳しく説明す
る。また、能動ノイズ制御システムコントローラ１０は
オンラインフィードバック経路モデル化、フィードバッ
ク経路中和、オンライン２次経路モデル化、および２次
経路補償も実施してフィードバック経路および２次経路
の影響を低減する。

【００２９】インターフェイス回路２４、インターフェ
イス回路２６、およびインターフェイス回路２８は、図
１には、各センサもしくはソースの一部として提供され
るように図示されている。しかしながら、インターフェ
イス回路は独立もしくは分離した個別回路部品として提
供することができる。本発明は任意特定の型式のインタ
ーフェイス回路に限定されることはない。

【００３０】能動ノイズ制御システムコントローラ１０
の出力から誤差センサ２０の出力までの環境として定義
される２次経路の存在により、償われない場合には、誤
差信号ｅ（ｎ）の発生に誤差を生じる未知の、しばしば
変化する、影響が導入される。誤差信号ｅ（ｎ）の発生
における誤差により、終局的には全体システム性能が損
なわれる。２次経路はインターフェイス回路２６、２次
ソース１８、誤差ソース２０、およびインターフェイス
回路２８を含んでいる。これらの装置の存在により誤差
信号ｅ（ｎ）の発生が影響を受ける。誤差信号ｅ（ｎ）
は本発明の一部として提供される修正モデル化２次経路
成分も含んでいる。誤差信号ｅ（ｎ）の修正モデル化２
次経路成分は、２次経路を介してモデル化信号ｖ（ｎ）
が供給される結果発生する。モデル化信号ｖ（ｎ）は２
次信号ｙ（ｎ）の一部として供給され、それについては
後述する。能動ノイズ制御システムコントローラ１０は
修正モデル化２次経路成分を含む誤差信号ｅ（ｎ）を受
信する。

【００３１】図２および図３により詳細に示す能動ノイ
ズ制御システムコントローラ１０は、１次信号ｘ（ｎ）
および誤差信号ｅ（ｎ）を受信し、それに応答して２次
信号ｙ（ｎ）を発生する。能動ノイズ制御システムコン
トローラ１０はオンラインフィードバック経路モデル化
回路、オンライン２次経路モデル化回路、フィードバッ
ク信号中和回路、および２次経路補償回路を含んでい
る。フィードバック経路はＦ（ｚ）で表される伝達関数
によりモデル化することができ、２次経路はＳ（ｚ）で
表される伝達関数によりモデル化することができる。能
動ノイズ制御システムコントローラ１０は、主システム
フィルタを含み、Ｐ（ｚ）で表される伝達関数を有する
１次プラントすなわち環境を適応的にモデル化するシス
テムおよび２次経路適応フィルタ回路６６も含んでい
る。

【００３２】能動ノイズ制御システムコントローラ１０
はモデル化信号発生器６４も含み、それはモデル化信号
をフィードフォワード能動ノイズ制御システム５０へ導
入して、モデル化信号ｖ（ｎ）が、それぞれ、フィード
バック経路および２次経路を通過する結果修正モデル化
フィードバック成分および修正モデル化２次経路成分を
発生できるようにされる。モデル化信号ｖ（ｎ）がフィ
ードバック経路を通過する結果、修正モデル化フィード
バック成分はフィードバック経路に相関される。モデル
化信号ｖ（ｎ）が２次経路を通過する結果、修正モデル
化２次経路成分は２次経路に相関される。通常、モデル
化信号ｖ（ｎ）は１次信号ｘ（ｎ）および２次信号ｙ
（ｎ）よりも著しく小さい振幅で供給される。修正モデ
ル化信号ｖ（ｎ）は能動ノイズ制御システムコントロー
ラ１０と連係して使用されて、オンラインフィードバッ
ク経路モデル化およびオンライン２次経路モデル化を行
う。能動ノイズ制御システムコントローラ１０は誤差信
号ｅ（ｎ）を低減もしくは最小限に抑えることによりフ
ィードフォワード能動ノイズ制御システム５０を制御
し、また全体システム性能およびノイズキャンセリング
能力を向上させるオンラインフィードフォワード経路モ
デル化およびオンライン２次経路モデル化を実行する。

【００３３】能動ノイズ制御システムコントローラ１０
は特定用途集積回路等のデジタル回路もしくはデジタル
信号プロセッサ等のデジタル回路を使用して実施するこ
とができる。例えば、テキサスインスツルメンツ社はＴ
ＭＳ３２０Ｃ５２おＴＭＳ３２０Ｃ３０デジタル信号プ
ロセッサを含むデジタル信号プロセッサファミリを提供
している。高速デジタル信号プロセッサおよび関連する
ハードウェアの出現により、本発明の実施はより実際的
になってきている。多くのデジタル信号プロセッサが不
動点データフォーマットを使用して実施されている。こ
のような場合、自動利得制御回路を各データ入力で使用
してインターフェイス回路２４およびインターフェイス
回路２８のアナログ／デジタルコンバータダイナミック
レンジを拡張しなければならない。

【００３４】図２は能動ノイズ制御システムコントロー
ラ１０のブロック図であり、オンラインフィードバック
経路モデル化を実行するさまざまな回路および関連する
フィードバック信号中和回路、およびオンライン２次経
路モデル化回路および関連する２次経路補償回路を含ん
でいる。能動ノイズ制御システムコントローラ１０は基
準センサ１６からの１次信号ｘ（ｎ）および誤差センサ
２０からの誤差信号ｅ（ｎ）を受信し、さまざまな濾
波、処理、およびモデル化機能を実行して２次信号ｙ
（ｎ）を発生し、それは２次センサ１８へ与えられる。
１次信号ｘ（ｎ）は、フィードバック中和フィルタ７０
の出力信号と共に、加算点５２において受信される。加
算点５２はフィードバック中和フィルタ７０の出力信号
を１次信号ｘ（ｎ）から減じ、それに応答して出力信号
ｘ’（ｎ）を発生する。１次信号ｘ（ｎ）の成分として
供給されるフィードバック信号２２のアンチノイズフィ
ードバック成分はフィードバック中和フィルタ７０によ
り除去されるため、信号ｘ’（ｎ）はフィードバック中
和１次信号と呼ぶことができる。

【００３５】信号弁別回路５４はフィードバック中和１
次信号ｘ’（ｎ）を受信して出力信号ｖ’（ｎ）を発生
し、フィードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）からノイズ
信号成分が除去されているため、それは修正モデル化フ
ィードバック信号ｖ’（ｎ）と呼ぶことができる。修正
モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）は、フィードバ
ック経路を通過した後のモデル化信号ｖ（ｎ）を表す。
ここでも、フィードバック経路は能動ノイズ制御システ
ムコントローラ１０の出力から基準センサ１６の出力ま
でのプラント環境として定義される。

【００３６】実際上、信号弁別回路５４はフィードバッ
ク中和１次信号ｘ’（ｎ）の成分として含まれている修
正モデル化フィードバック成分を抽出する。それは、モ
デル化信号ｖ（ｎ）の大きさがノイズ信号の大きさより
も一般的に著しく小さいという事実にもかかわらず達成
される。信号弁別回路５４は逆相関（ｄｅｃｏｒｒｅｌ
ａｔｉｏｎ）遅延装置およびデジタル適応フィルタを使
用して、フィードバック信号２２のいかなる成分も含ま
ない予測ノイズ信号ｕ（ｎ）を発生する。次に、予測ノ
イズ信号ｕ（ｎ）をフィードバック中和１次信号ｘ’
（ｎ）から減じて修正モデル化フィードバック信号ｖ’
（ｎ）を発生することができる。図３に信号弁別回路５
４をより詳細に示す。

【００３７】フィードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）は
修正モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）と共に加算
点５６にも与えられる。加算点５６は修正モデル化フィ
ードバック信号ｖ’（ｎ）をフィードバック中和１次信
号ｘ’（ｎ）から減じて、処理済み１次信号と呼ぶこと
ができる、出力信号ｒ（ｎ）を発生する。処理済み１次
信号ｒ（ｎ）は、フィードバック信号２２の修正モデル
化フィードバック成分がフィードバック中和１次信号
ｘ’（ｎ）から除去された後の１次信号ｘ（ｎ）のノイ
ズ信号成分を含んでいる。次に、処理済み１次信号ｒ
（ｎ）はシステムおよび２次経路適応フィルタ回路６６
へ送られてさらに処理される。

【００３８】システムおよび２次経路適応フィルタ回路
６６は、発生２次信号と呼ぶことができる、出力信号ｓ
（ｎ）を発生する。共に図４に示す適応能動ノイズ制御
フィルタ２００および２次経路補償フィルタ２０２は処
理済み１次信号ｒ（ｎ）を受信し、やはり図４に示す適
応アルゴリズム２０４は２次経路補償１次信号および誤
差信号ｅ（ｎ）を受信して発生２次信号ｓ（ｎ）を発生
できるようにする。適応アルゴリズム２０４は、システ
ムおよび２次経路適応フィルタ回路６６が使用してノイ
ズ信号をキャンセルする適切な値で出力信号ｓ（ｎ）を
発生できるようにする、係数すなわちタップを発生す
る。適応アルゴリズム２０４は誤差信号ｅ（ｎ）の値を
最小限に抑えるタップすなわち係数を発生する。

【００３９】白色雑音、ランダム信号、もしくはモデル
化信号ｖ（ｎ）と呼ぶことができるチャープ信号を発生
するためのモデル化信号発生器６４も設けられている。
モデル化信号発生器６４は白色雑音、ランダム信号、チ
ャープ信号、もしくは環境すなわち経路を励起するモデ
ル化信号として働くことができる実質的に任意の信号を
発生する任意の技術を使用することができる。しかしな
がら、モデル化信号発生器６４は一般的に乱数もしくは
チャープ信号の発生に提供される２つの基本的技術の一
方を使用する。第１の技術は１組の格納されたサンプル
を使用するルックアップテーブルを使用する。第２の技
術は信号発生アルゴリズムを使用する。両技術共有限期
間後に繰り返すシーケンスが得られ、したがって常に本
当にランダムとはならない。

【００４０】モデル化信号ｖ（ｎ）は発生２次信号ｓ
（ｎ）と共に加算点６８へ与えられる。前記したよう
に、モデル化信号ｖ（ｎ）は一般的にノイズ信号もしく
はアンチノイズ信号よりも遥かに小さい振幅で供給され
て、フィードフォワード能動ノイズ制御システム５０に
及ぼすモデル化信号の影響が低減される。加算点６８は
これら２つの信号を加算して２次信号ｙ（ｎ）をその出
力として発生する。したがって、２次信号ｙ（ｎ）には
２つの成分、（１）モデル化信号ｖ（ｎ）、および
（２）発生２次信号ｓ（ｎ）が含まれる。

【００４１】オンラインフィードバック経路モデル化適
応フィルタ６０および対応する適応アルゴリズム６２も
能動ノイズ制御システムコントローラ１０として提供さ
れる。オンラインフィードバック経路モデル化適応フィ
ルタ６０および適応アルゴリズム６２はフィードバック
経路をモデル化して、定期的にフィルタ係数すなわちタ
ップ設定値をフィードバック中和フィルタ７０へ供給す
るのに使用される。ここでも、フィードバック経路は能
動ノイズ制御システムコントローラ１０の出力から基準
センサ１６の出力までのプラント環境として定義され
る。オンラインフィードバック経路モデル化適応フィル
タ６０は、固定数のサンプル期間毎にフィルタタップ設
定値をフィードバック中和フィルタ７０へ与える。固定
数のサンプル期間はプログラム可能な値とすることがで
き、サンプル期間毎に、好ましくは固定数のサンプル期
間毎に生じて受諾できる全体システム性能を提供するこ
とができる。例えば、固定数のサンプル期間は２０サン
プル期間毎に生じることができ、一般的にはフィードバ
ック経路がどれだけ頻繁に変化するかによって決まる。
サンプル期間はサンプリングレートと逆関係とされ、サ
ンプリングレートはナイキスト基準を満たすのに十分高
く関心のある最高周波数の２倍以上であるようにしなけ
ればならない。また、オンラインフィードバック経路モ
デル化適応フィルタ６０を含む能動ノイズ制御システム
コントローラ１０により実行されるリアルタイムデジタ
ル信号処理は、フィードバック能動ノイズ制御システム
５０のサンプリング期間よりも短いサンプリング期間で
実行しなければならない。

【００４２】オンラインフィードバック経路モデル化適
応フィルタ６０および適応アルゴリズム６２はモデル化
信号ｖ（ｎ）を入力として受信する。適応アルゴリズム
６２は、修正モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）と
オンラインフィードバック経路モデル化適応フィルタ６
０の出力信号間の差に等しい、加算点５８の出力信号を
入力として受信する。適応アルゴリズム６２の機能はオ
ンラインフィードバック経路モデル化適応フィルタ６０
のタップすなわち係数を調整して、加算点５８から供給
される出力信号の２乗平均値を最小限に抑えることであ
る。加算点５８の出力信号は、フィードバック経路モデ
ル化誤差信号等の、最小限に抑えるべき誤差信号と考え
ることができる。したがって、フィルタ係数すなわちタ
ップは誤差信号がサンプル毎のベースで漸減されるよう
に更新される。オンラインフィードバック経路モデル化
適応フィルタ６０および適応アルゴリズム６２は、適応
ノイズ制御システムフィルタ６６、適応能動ノイズ制御
フィルタ２００、および適応アルゴリズム２０４に関し
て後述するような任意のデジタル適応フィルタおよび適
応アルゴリズムとして実施することができる。オンライ
ンフィードバック経路適応フィルタ６０および適応アル
ゴリズム６２はオンラインフィードバック経路モデルを
提供する。

【００４３】フィードバック中和フィルタ７０は非適応
デジタルフィルタであり、オンラインフィードバック経
路モデル化適応フィルタ６０からタップすなわち係数設
定値を受信する。前記したように、これらの係数はサン
プル期間毎に、好ましくは選定期間毎に、オンラインフ
ィードバック経路モデル化適応フィルタ６０からフィー
ドバック中和フィルタ７０へコピーされる。フィードバ
ック中和フィルタ７０はタップすなわち係数を受信し
て、それに応答してその入力信号、２次信号ｓ（ｎ）、
を処理する。フィードバック中和フィルタ７０はこの信
号を濾波してフィードバック信号２２のアンチノイズフ
ィードバック成分にほぼ等しい出力信号を発生し、それ
はフィードバック経路を介して供給される。次に、フィ
ードバック中和フィルタ７０の出力信号は加算点５２へ
送られ、そこでフィードバック信号２２のアンチノイズ
フィードバック成分が１次信号ｘ（ｎ）から除去され
る。

【００４４】信号弁別回路１５０は誤差センサ２０から
誤差信号ｅ（ｎ）を受信して、修正モデル化２次経路信
号ｖ”（ｎ）と呼ぶことができる、出力信号ｖ”（ｎ）
を発生する。修正モデル化２次経路信号ｖ”（ｎ）は２
次経路を通過した後のモデル化信号ｖ（ｎ）を表す。こ
こでも、２次経路は能動ノイズ制御システムコントロー
ラ１０の出力から誤差センサ２０の出力までの環境とし
て定義される。

【００４５】実際上、信号弁別回路１５０は誤差信号ｅ
（ｎ）の成分として含まれている修正モデル化２次経路
成分を抽出する。これは、モデル化信号ｖ（ｎ）の大き
さが一般的にはノイズ信号やアンチノイズ信号の大きさ
よりも著しく小さいという事実にもかかわらず達成され
る。信号弁別回路１５０は逆相関装置およびデジタル適
応フィルタを使用して、修正モデル化信号ｖ（ｎ）のい
かなる成分もしくは誤差信号ｅ（ｎ）の修正モデル化２
次経路成分も含まない予測ノイズ信号ｕ（ｎ）を発生す
る。次に、予測ノイズ信号ｕ（ｎ）を誤差信号ｅ（ｎ）
から減じて修正モデル化２次経路信号ｖ”（ｎ）を発生
することができる。信号弁別回路１５０は図３に示す信
号弁別回路５４と同様に実施することができる。

【００４６】オンライン２次経路モデル化適応フィルタ
１５４および対応する適応アルゴリズム１５６も能動ノ
イズ制御システムコントローラ１０の一部として設けら
れている。オンライン２次経路モデル化適応フィルタ１
５４および適応アルゴリズム１５６は２次経路をモデル
化して、共に図４に示す、システムの２次経路補償フィ
ルタ２０２および２次経路適応フィルタ回路６６へフィ
ルタ係数すなわちタップ設定値を定期的に供給するのに
使用される。ここでも、２次経路は能動ノイズ制御シス
テムコントローラ１０の出力から誤差センサ２０の出力
までの環境として定義される。オンライン２次経路モデ
ル化適応フィルタ１５４は、固定数のサンプル期間毎
に、フィルタタップ設定値を２次経路補償フィルタ２０
２へ与える。固定数のサンプル期間はプログラム可能な
値とすることができ、サンプル期間毎に、好ましくは固
定数のサンプル期間毎に、生じて受諾できる全体システ
ム性能を提供するようにすることができる。例えば、固
定数のサンプル期間は２０サンプル期間毎に生じること
ができ、一般的には２次経路がどれだけ頻繁に変化する
かによって決まる。また、オンライン２次経路モデル化
適応フィルタ１５４を含む能動ノイズ制御システムコン
トローラ１０により実行されるリアルタイムデジタル信
号処理は、フィードフォワード能動ノイズ制御システム
５０のサンプリング期間よりも短いサンプル期間で実行
しなければならない。

【００４７】オンライン２次経路モデル化適応フィルタ
１５４および適応アルゴリズム１５６はモデル化信号ｖ
（ｎ）を入力として受信する。また、適応アルゴリズム
１５６は、修正モデル化２次経路信号ｖ”（ｎ）とオン
ライン２次経路モデル化適応フィルタ１５４の出力信号
間の差に等しい、加算点１５２の出力信号を入力として
受信する。適応アルゴリズム１５６の機能はオンライン
２次経路モデル化適応フィルタ１５４のタップすなわち
係数を調整して、加算点１５２から与えられる出力信号
の２乗平均値を最小限に抑えることである。加算点１５
２の出力信号は２次経路モデル化誤差信号等の最小限に
抑えるべき誤差信号と考えることができる。したがっ
て、フィルタ係数すなわちタップは、誤差信号がサンプ
ル毎のベースで漸減されるように更新される。オンライ
ン２次経路モデル化適応フィルタ１５４および適応アル
ゴリズム１５６は、適応ノイズ制御システムフィルタ６
６、適応能動ノイズ制御フィルタ２００、および適応ア
ルゴリズム２０４に関して後述するような任意のデジタ
ル適応フィルタおよび適応アルゴリズムとして実施する
ことができる。オンライン２次経路モデル化適応フィル
タ１５４および適応アルゴリズム１５６はオンライン２
次経路モデルを提供する。

【００４８】図４に詳細に示す２次経路補償フィルタ２
０２は非適応デジタルフィルタであり、オンライン２次
経路モデル化適応フィルタ１５４からタップすなわち係
数設定値を受信する。前記したように、これらの係数は
サンプル期間毎に、好ましくは選定期間毎に、オンライ
ン２次経路モデル化適応フィルタ１５４から２次経路補
償フィルタ２０２へコピーすることができる。２次経路
補償フィルタ２０２はタップすなわち係数情報を受信
し、それに応答してその入力信号、処理１次信号ｒ
（ｎ）、を処理する。２次経路補償フィルタ２０２はこ
の信号を濾波して２次経路補償１次信号を発生し、それ
は適応アルゴリズム２０４へ送られる。

【００４９】動作において、能動ノイズ制御システムコ
ントローラ１０は、誤差センサ２０からの誤差信号ｅ
（ｎ）と共に、基準センサ１６からの１次信号ｘ（ｎ）
を入力信号として受信する。１次信号ｘ（ｎ）はノイズ
信号成分およびフィードバック信号２２成分を含むもの
と考えることができる。ここでも、フィードバック信号
２２成分は少なくとも２つの成分、アンチノイズフィー
ドバック成分、および修正モデル化フィードバック成分
を含んでいる。誤差信号ｅ（ｎ）は修正モデル化２次経
路成分を含んでいる。１次信号ｘ（ｎ）は加算点５２を
通過し、そこでフィードバック信号２２のアンチノイズ
フィードバック成分がフィードバック中和フィルタ７０
により除去されてフィードバック中和１次信号ｘ’
（ｎ）が発生する。フィードバック中和１次信号ｘ’
（ｎ）は信号弁別回路５４および加算点５６へ送られ
る。

【００５０】信号弁別回路５４はフィードバック中和１
次信号ｘ’（ｎ）を受信し、それに応答して修正モデル
化フィードバック信号ｖ’（ｎ）を発生する。修正モデ
ル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）は入力として加算点
５６にも送られる。加算点５６は修正モデル化フィード
バック信号ｖ’（ｎ）をフィードバック中和１次信号
ｘ’（ｎ）から減じて、ｘ’（ｎ）の修正モデル化フィ
ードバック成分を除去して処理１次信号ｒ（ｎ）を発生
する。処理１次信号ｒ（ｎ）はシステムおよび２次経路
適応フィルタ回路６６に受信され、そこで２次経路補償
フィルタ２０２および適応能動ノイズ制御フィルタ２０
０により受信される。適応アルゴリズム２０４は誤差セ
ンサ２０からの誤差信号ｅ（ｎ）および２次経路補償フ
ィルタ２０２からの２次経路補償１次信号を受信する。
適応アルゴリズム２０４は適応能動ノイズ制御フィルタ
２００の係数すなわちタップを調整すなわち計算して誤
差信号ｅ（ｎ）を最小限に抑える。その結果、発生２次
信号ｓ（ｎ）がシステムおよび２次経路適応フィルタ回
路６６の出力として供給される。理想的には、発生２次
信号ｓ（ｎ）はノイズ信号から１８０゜位相がずれた信
号にほぼ等しく、ノイズ信号は２次ソース１８によりア
ナログ領域へ変換された後で発生２次信号ｓ（ｎ）と結
合されるとキャンセルされるようにされる。

【００５１】あるいは、加算点５６が設けられずにフィ
ードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）が処理１次信号ｒ
（ｎ）として働く。このような場合、処理１次信号ｒ
（ｎ）が修正モデル化フィードバック成分、もしくは修
正モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）を成分として
含む点を除けば、フィードバック中和１次信号ｘ’
（ｎ）は処理１次信号ｒ（ｎ）として機能する。これ
は、修正モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）の平均
振幅が一般的に１次信号ｘ（ｎ）のノイズ信号成分のそ
れよりも著しく小さいという事実により達成される。ノ
イズ信号成分はフィードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）
の成分としても含まれている。

【００５２】一方、モデル化信号発生器６４は加算点６
８、オンラインフィードバック経路モデル化適応フィル
タ６０、適応アルゴリズム６２、オンライン２次経路モ
デル化適応フィルタ１５４、および適応アルゴリズム１
５６へモデル化信号ｖ（ｎ）を送る。モデル化信号ｖ
（ｎ）は加算点６８において発生２次信号ｓ（ｎ）と結
合されて２次信号ｙ（ｎ）を発生する。次に、２次信号
ｙ（ｎ）は２次ソース１８へ送られてノイズ信号を発生
する対応するアンチノイズ信号を発生できるようにされ
る。好ましくは、モデル化信号ｖ（ｎ）の振幅はノイズ
信号よりも幾分小さい。それはモデル化信号が全体プラ
ント環境に過度にすなわち著しく影響を及ぼすことなく
フィードバック経路を励起できるようにするためであ
る。

【００５３】オンラインフィードバック経路モデル化適
応フィルタ６０および適応アルゴリズム６２はモデル化
信号ｖ（ｎ）を受信して、一緒にフィードバック経路を
モデル化するように働く。そうすることにより、フィー
ドバック中和フィルタ７０の適切なタップすなわち係数
が適応アルゴリズム６２により計算されて、選定間隔で
フィードバック中和フィルタ７０へ与えられる。前記し
たように、これらは各サンプル期間もしくは選定サンプ
ル期間毎に与えられる。次に、フィードバック中和フィ
ルタ７０の出力が加算点５２へ送られ、そこでフィード
バック信号２２のアンチノイズフィードバック成分が１
次信号ｘ（ｎ）から除去される。

【００５４】信号弁別回路１５０は誤差信号ｅ（ｎ）を
受信し、それに応答して修正モデル化２次経路信号ｖ”
（ｎ）を発生する。修正モデル化２次経路信号ｖ”
（ｎ）も加算点１５２へ入力として送られ、そこでオン
ライン２次経路モデル化適応フィルタ１５４の出力が減
算され、結果は適応アルゴリズム１５６へ入力として与
えられる。オンライン２次経路モデル化適応フィルタ１
５４および適応アルゴリズム１５６はモデル化信号ｖ
（ｎ）を受信して、一緒に２次経路をモデル化するよう
に働く。そうすることにより、２次経路補償フィルタ２
０２の適切なタップすなわち係数が適応アルゴリズム１
５６により計算されて、選定間隔で２次経路補償フィル
タ２０２へ送られる。前記したように、これらは各サン
プル期間毎にもしくは選定間隔で与えられる。

【００５５】前記したように、誤差信号ｅ（ｎ）はシス
テムおよび２次経路適応フィルタ回路６６の適応アルゴ
リズム２０４へ送られる。あるいは、修正モデル化２次
経路成分を誤差信号ｅ（ｎ）から減じた後で適応アルゴ
リズム２０４へ送る、図２には図示せぬ、加算点を設け
ることができる。誤差信号ｅ（ｎ）の平均振幅は一般的
に修正モデル化２次経路成分のそれよりも著しく大きい
という事実により、通常これは必要ではない。

【００５６】したがって、能動ノイズ制御システムコン
トローラ１０は、アンチノイズ信号を正確かつ迅速に２
次ソース１８により発生してノイズ信号をキャンセルも
しくは減衰するように、フィードフォワード能動ノイズ
制御システム５０を制御する。能動ノイズ制御システム
コントローラ１０はオンラインフィードバック経路モデ
ル化およびオンライン２次経路モデル化の両方を行う。
フィードバック経路および２次経路の存在により生じる
任意の悪影響を解消もしくは最小限に抑えてフィードフ
ォワード能動ノイズ制御システム５０の全体性能を改善
するためのフィードバック中和回路および２次経路補償
回路も設けられている。能動ノイズ制御システムコント
ローラ１０により狭帯域および高帯域ノイズ信号の両方
をキャンセルすることができる。

【００５７】図３は信号弁別回路５４のブロック図であ
る。下記の説明および図３の実例は信号弁別回路５４に
焦点が絞られているが、図３に示す一実施例の信号弁別
回路５４の説明および実例は信号弁別回路１５０にも同
等に適用される。もちろん、信号弁別回路５４および信
号弁別回路１５０は異なる信号を受信し、異なる出力信
号を発生する。

【００５８】信号弁別回路５４は逆相関遅延装置１０
２、適応弁別フィルタ１０４、適応アルゴリズム１０
６、および加算点１００を含んでいる。逆装置遅延装置
１０２および加算点１００は加算点５２からフィードバ
ック中和１次信号ｘ’（ｎ）を受信する。逆相関遅延装
置１０２はフィードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）を選
定数のサンプリング期間だけ遅延させるデジタル遅延で
ある。好ましくは、逆相関遅延装置１０２はフィードバ
ック経路により与えられる遅延以上の遅延を与える。例
えば、フィードバック信号２２が能動ノイズ制御システ
ムコントローラ１０の出力から基準センサ１６の出力ま
で伝搬するのに要する時間を、フィードバック経路を介
して与えられる遅延とすることができる。逆相関遅延装
置１０２の遅延は好ましくはフィードバック経路の遅延
以上に設定されるが、１サンプル期間の短い遅延が与え
られる場合でも性能は向上される。したがって、本発明
には１サンプル期間もしくはそれ以上の遅延が包含され
る。

【００５９】適応弁別フィルタ１０４および適応アルゴ
リズム１０６は共に逆相関遅延装置１０２からの出力信
号を受信する。適応アルゴリズム１０６は入力として修
正モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）も受信し、そ
れを誤差信号として使用する。適応アルゴリズム１０６
は、修正モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）を最小
限に抑える、適応弁別フィルタ１０４のタップすなわち
係数を計算する。それに応答して、適応弁別フィルタ１
０４は逆相関遅延装置１０２の出力を受信して、理想的
には、実際のノイズ信号に等しい予測ノイズ信号ｕ
（ｎ）を発生する。したがって、修正モデル化フィード
バック成分が除去され予測ノイズ信号ｕ（ｎ）が加算点
１００へ送られ、そこでフィードバック中和１次信号
ｘ’（ｎ）から減算され、フィードバック中和１次信号
ｘ’（ｎ）のノイズ信号成分を除去することにより修正
モデル化フィードバック信号ｖ’（ｎ）が発生される。

【００６０】適応弁別フィルタ１０４および適応アルゴ
リズム１０６は、適応ノイズ制御システムフィルタ６
６、適応能動ノイズ制御フィルタ２００、および適応ア
ルゴリズム２０４に関して後述するするような、任意の
デジタル適応フィルタおよび適応アルゴリズムとして実
施することができる。例えば、適応弁別フィルタ１０４
はＦＩＲもしくはＩＩＲフィルタ等の任意の型式のデジ
タルフィルタとすることができ、適応アルゴリズム１０
６は帰納的もしくは非帰納的アルゴリズムとすることが
できる。逆相関遅延装置１０２は、狭帯域成分を相関さ
せたままフィードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）の修正
モデル化フィードバック成分を逆相関することができる
フィードバック中和１次信号ｘ’（ｎ）の所望の遅延を
提供できるように、コンピュータメモリもしくはレジス
タを使用して実施することができる。遅延の結果とし
て、また所望により、適応弁別フィルタ１０４は相関さ
れたままの信号成分を予測もしくは発生することしかで
きない。

【００６１】前記したように、信号弁別回路５４の実例
および説明は信号弁別回路１５０にもあてはまる。しか
しながら、信号弁別回路１５０の実施例に関するいくつ
かの違いをはっきりされなければならない。第１に、信
号弁別回路１５０は２次ソース１８から誤差信号ｅ
（ｎ）を受信して、修正モデル化２次出力信号ｖ”
（ｎ）を出力信号として発生する。次に、逆相関遅延装
置１０２から与えられる遅延は、好ましくは、２次経路
を介して与えられる遅延以上である。例えば、モデル化
信号ｖ（ｎ）が２次経路を通過するのに要する時間は、
逆相関遅延装置１０２から与えられる遅延とすることが
できる。逆相関遅延装置１０２の遅延は、好ましくは、
２次経路の遅延以上に設定されるが、１サンプル期間の
短い遅延が与えられる場合でも性能は向上される。ま
た、修正モデル化２次出力信号ｖ”（ｎ）が適応アルゴ
リズム１０６へ送られ、適応弁別フィルタ１０４は、理
想的には、修正モデル化２次経路成分の無い誤差信号ｅ
（ｎ）に等しい予測ノイズ信号ｕ（ｎ）を発生する。図
４はシステムおよび２次経路適応フィルタ回路６６のブ
ロック図であり、適応能動ノイズ制御システムフィルタ
２００、２次経路補償フィルタ２０２、および適応アル
ゴリズム２０４を含んでいる。システムおよび２次経路
適応フィルタ回路６６は処理１次信号ｒ（ｎ）、誤差信
号ｅ（ｎ）、および２次経路補償フィルタ２０２により
使用されるフィルタタップすなわち係数を周期的に受信
する。それに応答して、システムおよび２次経路適応フ
ィルタ回路６６は２次信号ｓ（ｎ）を発生し、それは後
にモデル化信号ｖ（ｎ）と結合され２次信号ｙ（ｎ）と
して送られる。

【００６２】適応能動ノイズ制御システムフィルタ２０
０および２次経路補償フィルタ２０２は処理１次信号ｒ
（ｎ）を受信する。２次経路補償フィルタ２０２は、予
めオンライン２次経路モデル化適応フィルタ１５４から
与えられるフィルタタップを使用して、処理１次信号を
濾波し２次経路補償１次信号を発生する。２次経路補償
フィルタ２０２は処理１次信号ｒ（ｎ）を濾波してこの
信号から２次経路の影響を除く非適応デジタルフィルタ
である。

【００６３】２次経路補償１次信号および誤差信号ｅ
（ｎ）は適応アルゴリズム２０４へ送られ、そこで適応
能動ノイズ制御システムフィルタ２００の係数すなわち
タップが発生される。適応アルゴリズム２０４は誤差信
号ｅ（ｎ）の値を最小限に抑えるタップすなわち係数を
発生する。適応能動ノイズ制御システムフィルタ２００
および適応アルゴリズム２０４は、発生２次信号ｓ
（ｎ）を発生するように一緒に機能する。適応アルゴリ
ズム２０４からのタップの受信に応答して、適応能動ノ
イズ制御システムフィルタ２００は処理１次信号ｒ
（ｎ）を受信して、ノイズ信号をキャンセルするのに適
切な値の２次信号ｓ（ｎ）を発生する。

【００６４】適応能動ノイズ制御システムフィルタ２０
０はＦＩＲフィルタやトランスバーサルフィルタ、ＩＩ
Ｒフィルタ、格子フィルタ、帯域分割フィルタ、等の任
意の型式のデジタル適応フィルタ、もしくは適応濾波を
実行できる実質的に任意の他のデジタルフィルタとする
ことができる。好ましくは、適応能動ノイズ制御システ
ムフィルタ２００は安定性および性能を向上させるため
にＦＩＲフィルタとして実施される。

【００６５】適応アルゴリズム２０４に使用される適応
アルゴリズムは、例えば、ＬＭＳアルゴリズム、正規化
ＬＭＳアルゴリズム、相関ＬＭＳアルゴリズム、リーキ
ーＬＭＳアルゴリズム、部分更新ＬＭＳアルゴリズム、
可変ステップサイズＬＭＳアルゴリズム、符号付ＬＭＳ
アルゴリズム、もしくは複素ＬＭＳアルゴリズム等の任
意周知もしくは利用可能なアルゴリズムを含むことがで
きる。適応アルゴリズム２０４は、適応能動ノイズ制御
システムフィルタ２００がどのように実施されるかに応
じて、帰納的もしくは非帰納的アルゴリズムを使用する
ことができる。例えば、適応能動ノイズ制御システムフ
ィルタ２００がＩＩＲフィルタとして実施される場合に
は、帰納的ＬＭＳアルゴリズムを適応アルゴリズム２０
４で使用することができる。１次適応アルゴリズムの大
要がセン エム．クーおよびデニス アール．モルガ
ン，Ａｃｔｉｖｅ Ｎｏｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙ
ｓｔｅｍ： Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｎｄ ＤＳＰＩ
ｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ，（１９９６）に記載され
ている。また、２次経路補償フィルタ２０２と適応アル
ゴリズム２０４の組合せは濾波−Ｘ ＬＭＳアルゴリズ
ムと呼ぶことができる。

【００６６】したがって、本発明に従って、全体システ
ム動作に及ぼすフィードバック経路および２次経路の悪
影響を解消もしくは低減し、かつ前記した利点を満たす
オンラインフィードバック経路モデル化およびオンライ
ン２次経路モデル化のための能動ノイズ制御システムお
よび方法が提供されていることは明らかである。好まし
い実施例について詳細に説明してきたが、本発明の範囲
を逸脱することなくさまざまな修正、置換および変更が
可能であることをお判り願いたい。また、本発明は、限
定はされないが振動、音響信号、電気信号、等を含む任
意のノイズソースを低減するように実施することができ
る。実施例において個別もしくは独立回路もしくは機能
ブロックとして説明かつ例示された回路および機能ブロ
ックは、本発明の範囲を逸脱することなく１つに結合し
たり別々の回路もしくは機能ブロックへ分離することが
できる。さらに、ここに示す直接接続は、当業者なら
ば、２つの回路もしくは機能ブロックが直接接続するこ
となく中間回路もしくは機能ブロックを介して互いに単
に結合され、しかも本発明により明示される所望の結果
を達成するように変更できるであろう。また、当業者な
らば、ここに示す特定の信号を中間ステップ中に単に処
理もしくは他の信号と加算され、しかも本発明により明
示される所望の結果を達成するように変更できるであろ
う。例えば、修正モデル化信号ｖ’（ｎ）を減算したり
しないでフィードバック中和１次信号をシステムおよび
２次経路適応フィルタ回路６６へ供給することができ
る。当業者ならば、修正、置換、および変更の他の例を
容易に確かめて、特許請求の範囲に明示された本発明の
精神および範囲を逸脱することなく実施できるであろ
う。

【００６７】以上の説明に関して更に以下の項を開示す
る。 （１） アンチノイズ信号を発生して媒体を介して供給
されるノイズ信号を減衰する能動ノイズ制御システムで
あって、該能動ノイズ制御システムはオンラインフィー
ドバック経路モデル化およびオンライン２次経路モデル
化を実行し、ノイズ信号およびフィードバック信号を受
信しそれに応答して１次信号を発生するように作動する
基準センサと、２次信号を受信してノイズ信号を減衰す
るために媒体へ供給される対応するアンチノイズ信号を
発生するように作動する２次ソースと、誤差センサで受
信されるノイズ信号とアンチノイズ信号の結合である残
差信号を受信しそれに応答して誤差信号を発生するよう
に作動する誤差センサと、オンラインフィードバック経
路モデル化およびオンライン２次経路モデル化を実行し
ながら１次信号および誤差信号を受信して２次信号を発
生するように作動する能動ノイズ制御システムコントロ
ーラと、を含む能動ノイズ制御システム。

【００６８】（２） 第１項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、能動ノイズ制御システムコントローラは
モデル化信号を発生するように作動するモデル化信号発
生器と、モデル化信号およびフィードバック経路モデル
化誤差信号を受信しモデル化信号を濾波して第１の出力
信号を発生するように作動し、フィードバック経路モデ
ル化誤差信号を最小限に抑えるように作動するオンライ
ンフィードバック経路モデル化適応フィルタと、フィー
ドバック中和１次信号を受信して修正モデル化フィード
バック信号を発生するように作動するフィードバック信
号弁別回路と、オンラインフィードバック経路モデル化
適応フィルタの第１の出力信号を修正モデル化フィード
バック信号から減じて、オンラインフィードバック経路
モデル化適応フィルタが使用するフィードバック経路モ
デル化誤差信号を発生するように作動する第１の加算点
と、オンラインフィードバック経路モデル化適応フィル
タから発生されるフィルタタップを受信し使用して発生
２次信号を濾波し、１次信号のアンチノイズフィードバ
ック成分を発生するように作動するフィードバック中和
フィルタと、アンチノイズフィードバック成分を１次信
号から減じてフィードバック中和１次信号を発生するよ
うに作動する第２の加算点と、モデル化信号および２次
経路モデル化誤差信号を受信しモデル化信号を濾波して
第２の出力信号を発生し、２次経路モデル化誤差信号を
最小限に抑えるフィルタタップを発生するように作動す
るオンライン２次経路モデル化適応フィルタと、誤差信
号を受信して修正モデル化２次経路信号を発生するよう
に作動する２次経路信号弁別回路と、オンライン２次経
路モデル化適応フィルタの第２の出力信号を修正モデル
化２次経路信号から減じて、オンライン２次経路モデル
化適応フィルタが使用する２次経路モデル化誤差信号を
発生するように作動する第３の加算点と、オンライン２
次経路モデル化適応フィルタが発生するフィルタタップ
を受信して使用し、フィードバック中和１次信号を濾波
して２次経路補償１次信号を発生するように作動する２
次経路補償フィルタと、フィードバック中和１次信号、
誤差信号、および２次経路補償１次信号を受信し、フィ
ードバック中和１次信号を濾波して発生２次信号を発生
するように作動するシステム適応フィルタと、発生２次
信号をモデル化信号と結合して２次信号を発生するよう
に作動する第４の加算点と、を含む、能動ノイズ制御シ
ステム。

【００６９】（３） 第２項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、さらに、アナログ領域からの１次信号を
デジタル領域へ変換して能動ノイズ制御システムコント
ローラへの１次信号をデジタル領域で供給するように作
動する第１のインターフェイス回路と、デジタル領域か
らの２次信号をアナログ領域へ変換して２次ソースへの
２次信号をアナログ領域で供給するように作動する第２
のインターフェイス回路と、アナログ領域からの誤差信
号をデジタル領域へ変換して能動ノイズ制御システムコ
ントローラへの誤差信号をデジタル領域で供給するよう
に作動する第３のインターフェイス回路と、を含む、能
動ノイズ制御システム。

【００７０】（４） 第２項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、１次信号はノイズ信号成分、アンチノイ
ズフィードバック成分および修正モデル化フィードバッ
ク成分を含み、誤差信号は修正モデル化２次経路成分を
含む、能動ノイズ制御システム。

【００７１】（５） 第２項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、モデル化信号の平均振幅はノイズ信号の
平均振幅よりも小さい、能動ノイズ制御システム。

【００７２】（６） 第２項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、能動ノイズ制御システムはフィードフォ
ワード能動ノイズ制御システムである、能動ノイズ制御
システム。

【００７３】（７） 第２項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、さらに、修正モデル化フィードバック信
号をフィードバック中和１次信号から減じて処理１次信
号を発生するように作動する第５の加算点を含み、シス
テム適応フィルタは処理１次信号、誤差信号、および２
次経路補償１次信号を受信し処理１次信号を濾波して発
生２次信号を発生するように作動する、能動ノイズ制御
システム。

【００７４】（８） 第２項記載の能動ノイズ制御シス
テムであって、さらに、修正モデル化２次経路信号を誤
差信号から減じて修正誤差信号を発生するように作動す
る第５の加算点を含み、システム適応フィルタは処理１
次信号、修正誤差信号、およびフィードバック中和１次
信号を受信しフィードバック中和１次信号を濾波して発
生２次信号を発生するように作動する、能動ノイズ制御
システム。

【００７５】（９） １次信号および誤差信号を受信
し、それに応答して２次信号を発生する能動ノイズ制御
システムコントローラであって、前記コントローラは、
モデル化信号を発生するように作動するモデル化信号発
生器と、モデル化信号およびフィードバック経路モデル
化誤差信号を受信しモデル化信号を濾波して第１の出力
信号を発生するように作動し、フィードバック経路モデ
ル化誤差信号を最小限に抑えるように作動するオンライ
ンフィードバック経路モデル化適応フィルタと、フィー
ドバック中和１次信号を受信して修正モデル化フィード
バック信号を発生するように作動するフィードバック信
号弁別回路と、オンラインフィードバック経路モデル化
適応フィルタの第１の出力信号を修正モデル化フィード
バック信号から減じて、オンラインフィードバック経路
モデル化適応フィルタが使用するフィードバック経路モ
デル化誤差信号を発生するように作動する第１の加算点
と、オンラインフィードバック経路モデル化適応フィル
タから発生されるフィルタタップを受信し使用して発生
２次信号を濾波し、１次信号のアンチノイズフィードバ
ック成分を発生するように作動するフィードバック中和
フィルタと、アンチノイズフィードバック成分を１次信
号から減じてフィードバック中和１次信号を発生するよ
うに作動する第２の加算点と、モデル化信号および２次
経路モデル化誤差信号を受信しモデル化信号を濾波して
第２の出力信号を発生し、２次経路モデル化誤差信号を
最小限に抑えるフィルタタップを発生するように作動す
るオンライン２次経路モデル化適応フィルタと、誤差信
号を受信して修正モデル化２次経路信号を発生するよう
に作動する２次経路信号弁別回路と、オンライン２次経
路モデル化適応フィルタの第２の出力信号を修正モデル
化２次経路信号から減じて、オンライン２次経路モデル
化適応フィルタが使用する２次経路モデル化誤差信号を
発生するように作動する第３の加算点と、オンライン２
次経路モデル化適応フィルタが発生するフィルタタップ
を受信して使用し、フィードバック中和１次信号を濾波
して２次経路補償１次信号を発生するように作動する２
次経路補償フィルタと、フィードバック中和１次信号、
誤差信号、および２次経路補償１次信号を受信し、フィ
ードバック中和１次信号を濾波して発生２次信号を発生
するように作動するシステム適応フィルタと、発生２次
信号をモデル化信号と結合して２次信号を発生するよう
に作動する第４の加算点と、を含む、能動ノイズ制御シ
ステムコントローラ。

【００７６】（１０） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、さらに、 修正モデル化
フィードバック信号をフィードバック中和１次信号から
減じて処理１次信号を発生するように作動する第５の加
算点を含み、システム適応フィルタは処理１次信号、誤
差信号、および２次経路補償１次信号を受信し処理１次
信号を濾波して発生２次信号を発生するように作動す
る、能動ノイズ制御システムコントローラ。

【００７７】（１１） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、オンラインフィードバッ
ク経路モデル化適応フィルタは、適応アルゴリズムを使
用してフィードバック経路モデル化誤差信号の２乗平均
値を最小限に抑えるオンラインフィードバック経路モデ
ル化適応フィルタのフィルタタップを計算する、能動ノ
イズ制御システムコントローラ。

【００７８】（１２） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、フィルタタップは所望の
間隔でフィードバック中和フィルタへ送られる、能動ノ
イズ制御システムコントローラ。

【００７９】（１３） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、フィルタタップは所望の
間隔で２次経路補償フィルタへ送られる、能動ノイズ制
御システムコントローラ。

【００８０】（１４） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、フィードバック信号弁別
回路は、フィードバック中和１次信号を遅延させて遅延
フィードバック遅延１次信号を与えるように作動する逆
相関遅延装置と、遅延フィードバック中和１次信号およ
び修正モデル化フィードバック信号を受信し、遅延フィ
ードバック中和１次信号を濾波して予測ノイズ信号を発
生するように作動する適応弁別フィルタと、予測ノイズ
信号をフィードバック中和１次信号から減じて修正モデ
ル化フィードバック信号を発生するように作動する第５
の加算点と、を含む、能動ノイズ制御システムコントロ
ーラ。

【００８１】（１５） 第１４項記載の能動ノイズ制御
システムコントローラであって、逆相関遅延装置はデジ
タル回路を使用して実施される、能動ノイズ制御システ
ムコントローラ。

【００８２】（１６） 第１５項記載の能動ノイズ制御
システムコントローラであって、逆相関遅延装置はプロ
グラマブル遅延である、能動ノイズ制御システムコント
ローラ。

【００８３】（１７） 第１５項記載の能動ノイズ制御
システムコントローラであって、逆相関遅延装置はモデ
ル化されるフィードバック経路の遅延以上である、能動
ノイズ制御システムコントローラ。

【００８４】（１８） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、モデル化信号発生器は白
色雑音発生器である、能動ノイズ制御システムコントロ
ーラ。

【００８５】（１９） 第９項記載の能動ノイズ制御シ
ステムコントローラであって、システム適応フィルタは
最小２乗平均適応アルゴリズムを使用する適応アルゴリ
ズムを含む、能動ノイズ制御システムコントローラ。

【００８６】（２０） オンラインフィードバック経路
モデル化およびオンライン２次経路モデル化方法であっ
て、該方法は、１次信号を受信するステップと、モデル
化信号を発生するステップと、モデル化信号および修正
モデル化フィードバック信号を使用してフィードバック
中和フィルタで使用するフィルタタップを発生するステ
ップと、フィルタタップ中和フィルタを使用してフィー
ドバック中和１次信号を発生するステップと、フィード
バック中和１次信号を使用して修正モデル化フィードバ
ック信号を発生するステップと、誤差信号を受信するス
テップと、誤差信号を使用して修正モデル化２次経路信
号を発生するステップと、モデル化信号および修正モデ
ル化２次経路信号を使用して２次経路補償フィルタで使
用するフィルタタップを発生するステップと、２次経路
補償フィルタを使用して２次経路補償１次信号を発生す
るステップと、２次経路補償１次信号およびフィードバ
ック中和１次信号を使用して発生２次信号を発生するス
テップと、発生２次信号およびモデル化信号を使用して
２次信号を発生するステップと、を含むオンラインフィ
ードバック経路モデル化およびオンライン２次経路モデ
ル化方法。

【００８７】（２１） 第２０項記載の方法であって、
修正モデル化フィードバック信号を発生するステップ
は、モデル化されるフィードバック経路の遅延以上のデ
ジタル遅延を含む、方法。

【００８８】（２２） 基準センサ（１６）、２次ソー
ス（１８）、誤差センサ（２０）、および媒体を介して
供給されるノイズ信号を減衰するアンチノイズ信号を発
生する能動ノイズ制御システムコントローラ（１０）を
含む、フィードフォワード能動ノイズ制御システム（５
０）が提供される。フィードフォワード能動ノイズ制御
システム（５０）はオンラインフィードバック経路モデ
ル化およびオンライン２次経路モデル化を実行する。関連出願 本出願は下記の米国仮出願に関連している。出願番号第
６０／０３３，１０４号Ｏｆｆ−Ｌｉｎｅ Ｆｅｅｄｂ
ａｃｋ Ｐａｔｈ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｃｉｒｃｕｉｔ
ｒｙ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｏｆｆ−Ｌｉｎ
ｅ ＰａｔｈＭｏｄｅｌｉｎｇ，（ＴＩ Ｄｏｃｋｅｔ
Ｎｏ．ＴＩ−２４７５６）；出願番号第６０／０３
３，１０６号Ａｃｔｉｖｅ Ｎｏｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏ
ｌ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｏ
ｎ−Ｌｉｎｅ ＦｅｅｄｂａｃｋＰａｔｈ Ｍｏｄｅｌ
ｉｎｇ，（ＴＩ Ｄｏｃｋｅｔ Ｎｏ．ＴＩ−１８５８
７）；出願番号第６０／０３３，１０７号Ｏｆｆ−Ｌｉ
ｎｅ ＦｅｅｄｂａｃｋＰａｔｈ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ
ａｎｄ Ｏｆｆ−Ｌｉｎｅ Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｐａ
ｔｈ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ，（ＴＩＤｏｃｋｅｔ Ｎｏ．
ＴＩ−２４７５７）；出願番号第６０／０３３，１０５
号Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈｅａｒｉｎｇ Ａｉｄ ａｎｄ
Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ａｃｔｉｖｅ Ｎｏｉｓｅ Ｒ
ｅｄｕｃｔｉｏｎ，（ＴＩ Ｄｏｃｋｅｔ Ｎｏ．ＴＩ
−１８６７９）、これらは全て１９９６年１２月１７日
に同時出願されている。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の教示に従ったフィードフォワード能動
ノイズ制御システムを示すブロック図。

【図２】フィードフォワード能動ノイズ制御システムの
能動ノイズ制御システムコントローラを示すブロック
図。

【図３】オンラインフィードバック経路モデル化および
オンライン２次経路モデル化を実行するのに能動ノイズ
制御システムコントローラで使用することができる信号
弁別回路を示すブロック図。

【図４】能動ノイズ制御システムコントローラのシステ
ムおよび２次経路適応フィルタを示すブロック図。

【符号の説明】

１０ 能動ノイズ制御システムコントローラ １４ ノイズソース １６ 基準センサ １８ ２次ソース ２０ 誤差センサ ２４，２６，２８ インターフェイス回路 ５０ フィードフォワード能動ノイズ制御システム ５２，５６，５８，６８，１５２ 加算点 ５４，１５０ 信号弁別回路 ６０ オンラインフィードバック経路モデル化適応フィ
ルタ ６４ モデル化信号発生器 ６６ ２次経路適応フィルタ回路 ７０ フィードバック中和フィルタ １０２ 逆相関遅延装置 １０４ 適応弁別フィルタ １５４ オンライン２次経路モデル化適応フィルタ ２００ 適応能動ノイズ制御フィルタ ２０２ ２次経路補償フィルタ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 アンチノイズ信号を発生して媒体を介し
   て供給されるノイズ信号を減衰する能動ノイズ制御シス
   テムであって、前記能動ノイズ制御システムはオンライ
   ンフィードバック経路モデル化およびオンライン２次経
   路モデル化を実行し、 ノイズ信号およびフィードバック信号を受け、それに応
   答して１次信号を発生するように作動する基準センサ
   と、 ２次信号を受け、ノイズ信号を減衰するために媒体へ供
   給される対応するアンチノイズ信号を発生するように作
   動する２次ソースと、 ノイズ信号とアンチノイズ信号の結合である残差信号を
   受け、それに応答して誤差信号を発生するように作動す
   る誤差センサと、 オンラインフィードバック経路モデル化およびオンライ
   ン２次経路モデル化を実行しながら、１次信号および誤
   差信号を受けて２次信号を発生するように作動する能動
   ノイズ制御システムコントローラと、 を含む前記能動ノイズ制御システム。
2. 【請求項２】 オンラインフィードバック経路モデル化
   およびオンライン２次経路モデル化方法であって、 １次信号を受けるステップと、 モデル化信号を発生するステップと、 モデル化信号および修正モデル化フィードバック信号を
   使用してフィードバック中和フィルタで使用するフィル
   タタップを発生するステップと、 フィードバック中和フィルタを使用してフィードバック
   中和１次信号を発生するステップと、 フィードバック中和１次信号を使用して修正モデル化フ
   ィードバック信号を発生するステップと、 誤差信号を受けるステップと、 誤差信号を使用して修正モデル化２次信号を発生するス
   テップと、 モデル化信号および修正モデル化２次経路信号を使用し
   て２次経路補償フィルタで使用するフィルタタップを発
   生するステップと、 ２次経路補償フィルタを使用して２次経路補償１次信号
   を発生するステップと、 ２次経路補償１次信号およびフィードバック中和１次信
   号を使用して生成２次信号を発生するステップと、生成
   ２次信号およびモデル化信号を使用して２次信号を発生
   するステップと、 を含む前記方法。