基于MATLAB主动噪声控制系统控制代码

MATLAB中实现主动噪声控制系统的代码如下所示：

% 定义系统参数
fs = 44100;  % 采样频率
f0 = 1000;   % 噪声频率
n = fs*2;    % 信号长度
t = (0:n-1)/fs; % 时间序列

% 生成噪声信号
noise = sin(2*pi*f0*t); 

% 播放噪声信号
sound(noise, fs);

% 设计主动噪声控制系统
d = randn(size(noise)); % 产生参考信号
L = 100; % 滤波器长度
mu = 0.01; % 步长
w = zeros(L,1); % 初始化滤波器系数
x = zeros(L,1); % 初始化输入信号
y = zeros(size(d)); % 初始化控制信号

% 主动噪声控制
for i = L:length(d)
    x = d(i:-1:i-L+1); % 输入信号
    y(i) = w'*x; % 控制信号
    e = noise(i) - y(i); % 残差信号
    w = w + mu*e*x; % 更新滤波器系数
end

% 播放控制信号
sound(y,fs);

% 绘制结果图像
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t,noise);
title('原始噪声信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,2);
plot(t,d);
title('参考信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,3);
plot(t,y);
title('控制信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅值');

在这个代码中，我们首先定义了系统参数，包括采样频率、噪声频率、信号长度和时间序列。然后通过`sing`函数生成了噪声信号，并通过`sound`函数播放了该信号。接着，我们产生了参考信号，并定义了滤波器长度、步长、滤波器系数、输入信号和控制信号。在主动噪声控制过程中，我们使用了一个循环，依次计算控制信号、残差信号和滤波器系数，并更新滤波器系数。最后，我们通过`sound`函数播放了控制信号，并通过`subplot`函数绘制了原始噪声信号、参考信号和控制信号的图像。