Aktif gürültü giderimi algoritmalarının analizi, gerçekleştirilmesi ve karşılaştırılması

Abstract

Gürültü giderimi, özellikle yüksek şiddetli ve sürekli gürültünün bulunduğu ortamda çalışan insanların psikolojik ve fizyolojik anlamda sağlığını korumak adına önemli bir faaliyettir. Gürültü giderimi yöntemlerinden bir tanesi olan aktif gürültü giderimi ise gürültü sinyalinin, aynı genlikte ve fazı 180 derece kaydırılmış anti gürültü sinyali ile girişime sokulması esasına dayanmaktadır. Bu esasa göre, gürültünün aktif olarak giderilmesini sağlamak için bir çok teknik ve algoritma geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında aktif gürültü giderimi parametrelerinin etkileri ve algoritmaların farklı gürültü tiplerindeki performansları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, parametrelerin performans ve kararlılık açısından büyük bir öneme sahip olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca algoritmalar da kendi aralarında karşılaştırılmış, başarılı ve başarısız olduğu durumlar belirlenmiştir. Algoritmaların yetersiz olduğu durumlarda, farklı yapıdaki algoritmaları kullanarak veya hibrit yapıdaki algoritmalar kullanılarak yetersizliklerin giderilebileceği gözlemlenmiştir.

Noise cancellation is an important task which is performed for physiological and psychological health protection of personnel working in especially highly and continuously noisy environment. Active noise cancellation, one of the most common noise cancellation methods, is based on the interference of the noise signal with anti noise signal which has same amplitude as noise signal, but 180 degree shifted in phase. On this basis, a lot of techniques and algorithms have been developed in order to cancel noise actively. In this thesis, effects of active noise cancellation parameters and performance of the algorithms on different noise types are investigated. According to the results, the active noise cancellation parameters were observed to have great importance in terms of performance and stability. Moreover, algorithms were compared with each other, and the successful and unsuccessful cases were determined. In cases when algorithms are inefficient, deficiencies might be eliminated by using different algorithms that has different structure or by using hybrid algorithms.