A method to automatically and adaptively tune a leaky, normalized
least-mean-square (LNLMS) algorithm so as to maximize the stability and
noise reduction performance in feedforward adaptive noise cancellation
systems. The automatic tuning method provides for time-varying tuning
parameters .lambda..sub.k and .mu..sub.k that are functions of the
instantaneous measured acoustic noise signal, weight vector length, and
measurement noise variance. The method addresses situations in which
signal-to-noise ratio varies substantially due to nonstationary noise
fields, affecting stability, convergence, and steady-state noise
cancellation performance of LMS algorithms. The method has been embodied
in the particular context of active noise cancellation in communication
headsets. However, the method is generic, in that it is applicable to a
wide range of systems subject to nonstationary, i.e., time-varying, noise
fields, including sonar, radar, echo cancellation, and telephony.
Метод к автоматически и приспособительно настраивает leaky, normalized алгоритм наименьш-намеревать-kvadrata (LNLMS) для того чтобы увеличить проведение уменьшения стабилности и шума в системах шумоподавления feedforward приспособительных. Автоматический настраивая метод обеспечивает для врем-men44 настраивая lambda..sub.k и mu..sub.k параметров будут функции мгновенных измеренных сигнала акустического шума, длины вектора веса, и отклонения шума измерения. Метод адресует ситуации в сигнал-шум коэффициент меняет существенн должное к нестационарным полям шума, влияя на стабилность, схождение, и номинальное представление шумоподавления алгоритмов LMS. Метод был овеществлян в определенном смысле активно шумоподавления в шлемофонах связи. Однако, метод родов, в что он применим к широкийа ассортимент систем subject to нестационарное, т.е., врем-men4h5, поля шума, включая звуколокацию, радиолокатор, отмену отголоска, и телефонирование.
