ANC 기술 분류

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능동 소음 제어 기술 분류 I

Single-Channel ANC vs. Multi-Channel ANC
  • 01 Single-Channel ANC
    • reference 마이크가 없거나 1개의 reference 마이크 사용
    • 1개의 control 스피커 사용
    • 1개의 error 마이크 사용
    • 1(0) reference mic x 1 control speaker x 1 error mic
Single-Channel ANC
Multi-Channel ANC
  • 02 Multi-Channel ANC
    • 1개 이상 reference 마이크 사용
    • 1개 이상의 control 스피커 사용
    • 1개 이상의 error 마이크 사용
    • J reference mic x K control speaker x M error mic (e.g. 12 x 8 x 8)
Multi-Channel ANC가 왜 필요한가?
  • 좁은 Quiet Zone을 극복하기 위해 Quiet Zone을 오버랩 시켜서 Quiet Zone을 넓힘

능동 소음 제어 기술 분류 II

  • 01 Feedforward ANC
    • reference 마이크가 존재
    • reference 마이크 신호를 사전 정보로 이용하여 random noise 제거 가능
    Feedforward
  • 02 Feedback ANC
    • reference 마이크가 없음
    • 잡음 신호의 과거 값들로 예측하는 일종의 predictor로 작용
    • 주기성이 강한 noise만 제거
    Feedback
  • 03 Hybrid ANC
    • feedforward와 feedback를 결합
    • reference 마이크 신호와 상관성이 없는 잡음이 error 마이크에 존재할 경우 성능이 개선됨
    • 좋은 성능을 보이나 연산량이 증가
    Hybrid ANC

능동 소음 제어 기술 분류 III

  • 01 Sample Processing ANC
    • Sample 단위로 처리함으로서 출력 Latency가 최소화됨
    • 단순한 FxLMS는 샘플 단위로 처리, 즉 신호의 시간적 통계적 특성을 활용하지 않음
    • 구현 시 interrupt 기반으로 동작, 많은 interrupt overhead
    • 신호의 시간적 통계적 특성을 이용하는 개선된 알고리즘
      • Filtered-x Recursive Least Square(FxRLS) : Autocorrelation Matrix의 역행렬 계산을 포함, 매우 많은 연산량
      • Filtered-x Affine Projection : FxLMS와 FxRLS의 중간적인 알고리즘
  • 02 Block Processing ANC
    • FFT 기반의 Fast Convolution을 통한 연산량 감소, 연산량이 많은 다채널 ANC에 유용
    • Block buffering에서 기인하는 출력 Latency 및 적응 필터 update latency가 증가됨
    • 구현 시 DMA 기반으로 동작, 적은 interrupt overhead
    • Frequency-domain algorithm : Frequency-domain Block FxLMS(FBFxLMS)
    • Block 단위처리에서 얻는 신호의 시간적 통계적 특성을 이용
    • 대표적인 알고리즘
      • Self-Orthogonalized FBFxLMS : 용이한 Diagonalized Autocorrelation Matrix의 역행렬 계산
      • Subband FxLMS : Filter-bank 기반의 알고리즘, Decimation을 통한 연산량 감소
  • 03 Hybrid Processing ANC
    • ANC 제어기 출력은 Time-domain에서 sample processing을 함
    • 제어기 적응 필터 update는 Frequency-domain에서 block processing을 함
    • 출력 latency는 없으나 적응 필터 update latency는 존재함
    • 잡음의 특성이 시간적으로 빠르게 변화할 경우 불리함
    • Block 단위 처리에서 얻는 신호의 시간적 통계적 특성을 이용
    • 대표적인 알고리즘
      • Time-Frequency FxLMS (Delayless Frequency-domain FxLMS)
      • Delayless Subband FxLMS