本发明属于噪声的自适应控制技术领域。
背景技术：
随着人们生活水平日益提高，噪声污染越来越引起人们的重视，特别是一些特殊的工作环境长时间处于严重噪声下，在该处工作的人员身体健康会受到严重的影响；同时噪声还会影响设备的性能，缩短设备的使用寿命。为了消除和减少这些危害和污染，必须采取有效的噪声控制(降噪)措施，对日益严重的噪声进行控制。
有源噪声控制(降噪)技术是噪声控制领域中近几十年发展起来的一项新技术。随着电子技术的发展，将自适应滤波器技术应用于有源噪声控制，已成为有源噪声控制研究的重点。这种降噪方法对于低频噪声能达到很好的降噪效果，并且具有体积小，重量轻，易于控制等优点；有源噪声控制(降噪)就是根据两个声波相消性干涉或声辐射抑制原理，通过算法估计出噪声的大小、相位，进而生成一个与噪声的声波大小相等，相位相反的抵消声源；抵消声源与噪声相互抵消，从而达到降噪的目的。
在目前的有源噪声控制中，较常用的噪声控制(降噪)方法是基于误差平方最小准则，在滤波器权重更新时与残余误差e(n)相关的增量项为e(n)。其滤波器权重更新与残余误差e(n)成线性正相关，从而使得滤波器权重更新值对误差较敏感，使得收敛速度较快，稳态误差较小，但其收敛速度和稳态误差还有待进一步提高。
技术实现要素：
本发明目的就是提供一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，该方法的收敛速度快，稳态误差小，降噪效果好。
本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤如下：
a、参考信号采集
采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n的参考信号的离散值x(n)，将当前时刻n到时刻n-l+1之间的参考信号的离散值x(n),x(n-1),...,x(n-l+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-l+1)]t，其中l＝128是滤波器抽头数，t代表转置运算；
将当前时刻n的滤波器输入向量x(n)通过凸组合自适应滤波器分别得到当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)，y1(n)＝w1t(n)x(n)和当前时刻n的小步长滤波器输出信号y2(n)，y2(n)＝w2t(n)x(n)；其中，w1(n)和w2(n)分别为当前时刻n凸组合自适应滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量；
b、凸组合
将当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)和小步长滤波器输出信号y2(n)，通过当前时刻n的大步长滤波器权重λ(n)进行凸组合得到当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)，y(n)＝λ(n)y1(n)+(1-λ(n))y2(n)；
其中，大步长滤波器权重λ(n)的计算公式为
再将当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)送扬声器，由扬声器发出当前时刻n的扬声器输出信号
同时，计算出当前时刻n的扬声器输出信号中的大步长分量
c、残余误差信号
采集扬声器附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n抵消噪声后的声音信号d(n)，并得出当前时刻n的残余误差信号e(n)，
d、组合滤波器抽头权向量更新
如果当前时刻n的混合参数α(n)小于混合参数阈值σ，则下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量w1(n+1)和小步长滤波器的抽头权向量w2(n+1)分别为：
如果当前时刻n的混合参数a(n)大于等于混合参数阈值σ，则下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量w1(n+1)和小步长滤波器的抽头权向量w2(n+1)分别为：
其中，μ1为大步长滤波器的步长，其取值为0.008～0.01；μ2为小步长滤波器的步长，其取值为0.003～0.008；φ是正阈值参数，其取值为0.0001～0.01；混合参数阈值σ的取值为4～5；
e、滤波器权重更新
更新得到下一时刻n+1的混合参数a(n+1)：
其中，μα是一个常数,取值范围为1～1000；
更新得到下一时刻n+1的大步长滤波器权重λ(n+1)：
f、滤波器权重限定
如果下一时刻n+1的混合参数α(n+1)小于混合参数阈值σ的负值，即α(n+1)＜-σ，则令α(n+1)＝-σ；如果下一时刻n+1的混合参数α(n+1)大于等于混合参数阈值σ，即α(n+1)≥σ，则令α(n+1)＝σ；
g、重复
令n＝n+1,重复a～f的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一、本发明基于误差平方与误差平方对数之差e2(n)-φln(e2(n)+φ)最小的准则，得出滤波器权重更新时，与残余误差e(n)相关的增量项为
二、本发明的凸组合滤波器，将大步长滤波器的快速收敛和小步长滤波器的低稳态误差结合，同时保证料滤波器具有较快的收敛速度和较低的稳态误差。从而进一步提高了滤波器的收敛速度和降噪性能。
具体实施方式
实施例
本发明的一种具体实施方式是：一种基于误差平方与误差平方对数之差最小的凸组合降噪方法，其步骤如下：
a、参考信号采集
采集噪声源附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n的参考信号的离散值x(n)，将当前时刻n到时刻n-l+1之间的参考信号的离散值x(n),x(n-1),...,x(n-l+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-l+1)]t，其中l＝128是滤波器抽头数，t代表转置运算；
将当前时刻n的滤波器输入向量x(n)通过凸组合自适应滤波器分别得到当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)，y1(n)＝w1t(n)x(n)和当前时刻n的小步长滤波器输出信号y2(n)，y2(n)＝w2t(n)x(n)；其中，w1(n)和w2(n)分别为当前时刻n凸组合自适应滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量；
b、凸组合
将当前时刻n的大步长滤波器输出信号y1(n)和小步长滤波器输出信号y2(n)，通过当前时刻n的大步长滤波器权重λ(n)进行凸组合得到当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)，y(n)＝λ(n)y1(n)+(1-λ(n))y2(n)；
其中，大步长滤波器权重λ(n)的计算公式为
再将当前时刻n的滤波器组合输出信号y(n)送扬声器，由扬声器发出当前时刻n的扬声器输出信号
同时，计算出当前时刻n的扬声器输出信号中的大步长分量
c、残余误差信号
采集扬声器附近的声音传感器的输出信号，得到当前时刻n抵消噪声后的声音信号d(n)，并得出当前时刻n的残余误差信号e(n)，
d、组合滤波器抽头权向量更新
如果当前时刻n的混合参数α(n)小于混合参数阈值σ，则下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量w1(n+1)和小步长滤波器的抽头权向量w2(n+1)分别为：
如果当前时刻n的混合参数a(n)大于等于混合参数阈值σ，则下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量w1(n+1)和小步长滤波器的抽头权向量w2(n+1)分别为：
其中，μ1为大步长滤波器的步长，其取值为0.008～0.01；μ2为小步长滤波器的步长，其取值为0.003～0.008；φ是正阈值参数，其取值为0.0001～0.01；混合参数阈值σ的取值为4～5；
e、滤波器权重更新
更新得到下一时刻n+1的混合参数a(n+1)：
其中，μα是一个常数,取值范围为1～1000；
更新得到下一时刻n+1的大步长滤波器权重λ(n+1)：
f、滤波器权重限定
如果下一时刻n+1的混合参数α(n+1)小于混合参数阈值σ的负值，即α(n+1)＜-σ，则令α(n+1)＝-σ；如果下一时刻n+1的混合参数α(n+1)大于等于混合参数阈值σ，即α(n+1)≥σ，则令α(n+1)＝σ；
g、重复
令n＝n+1,重复a～f的步。