通过操纵特征声学模态对音调噪声进行主动噪声消除

技术领域

本公开总体上涉及封闭空间中的主动噪声消除。更具体地，本公开涉及通过主动消除对机舱内部的多个不同模态特征的声学响应来消除飞机机舱内的音调噪声。

背景技术

本节提供与本公开相关的背景信息，该背景信息不一定是现有技术。

在飞行期间，喷气发动机产生的振动通过附接结构机械地耦合到飞机机身。如果不加以控制，这些振动将使机舱充满低频噪声，该低频噪声在机舱的越靠近发动机附接点的区域中往往越大。

当前的主动噪声消除技术通常以个人噪声消除头戴式耳机或耳塞式耳机的形式出现。它们的工作原理是在非常靠近佩戴者耳朵的点处感测环境噪声，并且在耳朵处注入与噪声频率反相180度的抵消声音。当然，如果佩戴者摘下头戴式耳机或耳塞式耳机设备，则会立即丧失噪声消除效果。一些人建议在座椅头枕中并入噪声消除扬声器系统，但是这种系统的效果不如头戴式耳机或耳塞式耳机，因为乘员仅通过移动头部，就可能极大地改变噪声声音与抵消声音的比例，从而降低噪声消除效果。

对于乘客而言，要求佩戴噪声消除头戴式耳机或就坐时将头部适当定位在噪声消除头枕上可能会成为令人讨厌的负担，尤其是在长途飞行中或在睡觉期间变换到不同舒适位置时。

常规的主动噪声消除算法依赖于使误差麦克风位置处(例如，耳朵附近)的噪声最小化。虽然这可以很好地消除头戴式耳机内的噪声，但是在像飞机机舱这样的封闭空间中，消除误差麦克风位置处的噪声可能会放大其他位置处的噪声。这使得常规的主动噪声消除算法对于像飞机机舱这样的封闭空间中的全局噪声消除无效。

发明内容

所公开的系统不是将噪声消除系统放置在每个乘客的头部上或附近，而是从完全不同的视角来处理这个问题。所公开的系统被设计为降低机舱的受影响区域中的整体噪声水平。其通过利用多个不同谐振模态如何表现的知识来做到这一点。具体地，所公开的系统采用处理器，该处理器接收位于空间内的特定物理位置处的传感器输入，在这些位置处，每个单独的模态图案都表现出最大振幅响应。线性系统的动态响应可以表征为其谐振模态的叠加。每个谐振模态在整个系统上都具有特征空间图案(模态形状)。通过控制感兴趣的频率范围内的所有谐振模态的响应，动态系统的响应被全局地减小。

当每个谐振模态以其独特的特征图案来回振荡时，振动结构或声学空间的某些部分表现出基本上没有运动。这些部分被称为波节点(nodal point)。某些其他部分表现出最大的振动运动。这些部分被称为波腹点(anti-nodal point)。所公开的系统将传感器放置在感兴趣的频率范围内的每个主导谐振模态的波腹点处或附近。通过这种方式，向处理器提供关于所有相关谐振模态相对于彼此如何表现的重要实时信息。这种相对行为可能相当复杂。不同的谐振模态不处于锁步同步。因此，每个模态的波腹点可能不会同时达到最大运动。

该系统包括一系列扬声器，其被定位和定向，使得其在控制感兴趣的频率范围内的每个谐振模态的声学能量方面具有最佳效果。扬声器精确地产生声音，以针对至少一个谐振模态消除或减少由其他噪声源产生的声音。在某些情况下，两个或更多个模态可能被同一空间区域内的其他噪声源以高声压级激发。在这些情况下，处理器可以向单个扬声器馈送具有频率内容的音频信号，该频率内容将基本上消除与共享该空间区域的每个模态响应相对应的噪声。在其他情况下，可以定位和定向单个扬声器以消除单个模态的响应。

在所有情况下，处理器单独地向每个扬声器提供特定的音频信号，其振幅、频率和相位经过计算，以消除其他源通过该空间区域中的特定谐振模态激发的噪声。

根据一个方面，通过在机舱内的预定位置处部署多个误差麦克风以产生与机舱中的发动机噪声相关联的误差麦克风响应信号来执行所公开的用于减少具有至少一个发动机的飞机的机舱中的发动机噪声的方法。此外，从至少一个参考传感器获得输入，该至少一个参考传感器耦合到由飞机携带的至少一个发动机。使用处理器通过编码矩阵将误差麦克风响应信号编码为机舱中的编码模态响应。使用处理器应用自适应滤波器以确定消除机舱中的编码模态响应所需的多个模态信号。使用处理器通过解码矩阵将模态信号解码为扬声器输入信号。前述处理器可以由单独的处理器设备来实现，或者它们的功能可以由单个处理器来执行。可以使用数字信号处理器和诸如现场可编程门阵列器件的门阵列电路。然后将扬声器输入信号发送到多个扬声器，以减少机舱中的发动机噪声。

根据另一个方面，公开了一种用于减少飞机机舱中的发动机噪声的主动噪声消除系统和方法。飞机机舱具有限定多个不同谐振模态的几何结构，每个谐振模态具有至少一个波腹。

机械地耦合到飞机的发动机振动传感器响应于发动机振动产生发动机振动信号。多个误差传感器在整个机舱中定位在与多个不同谐振模态的至少一个波腹相关的第一组预定位置处。多个误差传感器产生多个时变声压级信号。

多个扬声器在整个机舱中定位在与多个不同谐振模态的至少一个波腹相关的第二组预定位置处。

转换处理器被编程为接收时变声压级信号，并且产生由声压级信号携带的信息的模态表示作为与机舱的多个不同谐振模态中的每个谐振模态相对应的模态信号的矩阵。主动噪声消除处理器被编程为对模态信号进行操作，以计算馈送到多个扬声器中的每个扬声器的单独的噪声消除解决方案信号。

尽管该系统是为了消除发动机音调噪声而开发的，但是其也可以适应于消除机舱中的其他噪声。

附图说明

本文中描述的附图仅用于选定实施例而非所有可能的实现方式的说明性目的。附图的特定选择并不旨在限制本公开的范围。

图1示出了与飞机的内部机舱部分相关联的六个示例性谐振模态。

图2是模态主动噪声消除系统的框图，示出了误差麦克风和控制扬声器的示例性部署位置。

图3是框图，提供了发动机振动作为噪声传送到机舱声学空间中的方式的传递函数分析，并且示出了如何使用模态主动噪声消除来减少该噪声。

图4a是示出了用于将误差麦克风传感器校准到由发动机不平衡负载产生的发动机噪声的编码过程的流程图。

图4b是示出了用于针对每个模态校准控制扬声器、将麦克风响应转换到模态空间中并且生成逆信号矩阵以消除对发动机噪声的每个模态响应的解码过程的流程图。

图5是在图1中也作为特征的一系列示例性模态图。

图6是模态2的示例性热图，示出了过度消除状况。

具体实施方式

在飞行期间，喷气发动机产生的振动通过附接结构机械地耦合到飞机机身。这些振动导致内壁、地板和其他连接表面振动，从而产生声波，该声波使飞机机舱充满通常在30至120Hz的频率范围内的低频噪声。机身基本上是圆柱形的，内壁和地板限定谐振结构，像巨大的风琴管一样。

然而，飞机机舱内部的物理结构比风琴管更复杂。发动机振动以导致内壁、地板和其他连接表面以多个不同的谐振模态振动的方式耦合到机身，这些谐振模态是飞机机舱的几何结构的特征。在发动机振动的诱导下，机舱内壁、地板和其他连接表面同时以多个不同的固有频率振动，每个固有频率都是不同谐振模态的特征。这些谐振模态在面向内部的表面中建立了各种驻波图案，并且这些振动表面发射从机舱内不同表面位置发出的声波。每个谐振模态都具有几何定义的特征波节(最小运动点)和波腹(最大运动点)。声波最强烈地从最大运动的波腹点发出，产生最高的声压级。类似地，机舱内的内部声学空间也表现出动态模态行为，并且在每个位置处产生的声音是由于机舱内的每个谐振模态引起的响应的叠加。

这些多个谐振模态的净效应是低频声音(噪声)的丰富谐波混合物，这可能会使机舱的乘员感到非常疲劳。这种低频噪声的强度在机舱的最靠近飞机发动机与机身的附接点的区域中最大。因此，如果发动机安装在飞机尾部附近，则令人反感的噪声通常会在后机舱中最大。

所公开系统的主动噪声消除与常规主动噪声消除系统的显著不同之处在于，噪声消除处理器不是为了使单一误差麦克风位置处的响应最小化而设计的，而是为了使用于全局噪声减少的每个主导声学模态的响应最小化。为了了解其是如何工作的，有必要了解飞机机舱内的谐振模态。

谐振模态

图1示出了示例性商务喷气式飞机10，其具有以12示出的后机舱区域。在该飞机中，发动机14在后机舱区域附近附接到飞机结构。因此，发动机的低频振动机械地耦合到飞机结构，导致机舱内壁、地板和其他附接表面根据多个不同的模态图案以多个谐振模态振动。这些模态图案在沿着机舱内壁的表面、地板和其他附接表面的特定位置处表现出驻波零点(在波节处)和峰值(在波腹处)。这些波节和波腹位置是位置固定的-由机舱的物理几何形状决定-但是在振幅上表现出时变变化。具体地，波腹点处的声压振幅以该模态的特征频率随时间呈正弦变化。最大正弦变化出现在波腹处。相反，波节点处的振幅即使有变化，也非常小，因为这些波节点表示几乎不存在谐振能量的虚拟边界条件点。类似地，机舱内的内部声学空间也表现出动态模态行为，并且在每个位置处产生的声音是由于机舱内的每个谐振模态引起的响应的叠加。

在图1中，被识别为模态1的图案可以用作基线参考。其对应于零频率或刚体模态，有时被称为呼吸模态，其中每个位置在整个机舱中以相等的振幅和相位均匀响应。通过将声学图案类比为电信号，模态1将对应于DC或静态条件。

剩余的模态2-6各自具有表现出高声压级区域(在波腹点处)和低声压级区域(在波节点处)的模态图案，最大动态振幅(产生最高声压级)以每个模态的特征频率呈正弦振荡。如上面所讨论的，模态振荡的动态振幅在波腹点处最大，而在波节点处基本上可以忽略不计。

图1表示时间上的单个快照。波腹点可以被识别为实现高声压级的区域。如机舱结构的几何结构所决定的，波腹和波节在空间中都是位置固定的。因此，高声压区域和低声压区域占据空间的固定区域。然而，如前所述，动态响应的最大振幅以特征频率呈正弦振荡，该最大振幅在波腹点处最大。

例如，如图所示，模态2具有两个以H标示的高声压区域和一个以L标示的低压区域。波腹点位于高压区域的峰值处。对于所示的示例性飞机机身结构而言，该图案对应于f2Hz的声学频率，并且可以被称为前/后(Fwd/Aft)模态。

模态3具有两个以H标示的高声压区域和一个以L标示的低压区域。该图案对应于f3 Hz的声学频率，并且可以被称为左手/右手(LH/RH)模态。

模态4具有一个以H标示的高声压区域和一个以L标示的低压区域。该图案对应于f4 Hz的声学频率，并且可以被称为上/下(Up/Down)模态。

模态5具有在角部以H标示的高声压区域和一个以L标示的低压区域，该低压区域横跨圆柱体顶部并且沿着角部之间的侧面向下延伸。该图案对应于f5 Hz的声学频率，并且可以被称为角部模态。

模态6具有以顶部边缘为中心的以H标示的高声压区域，以及低压区域L，该低压区域横跨圆柱体侧面并且延伸穿过顶表面、前表面和后表面。该图案对应于f6 Hz的声学频率，并且可以被称为高阶模态。

从上面的示例中可以注意到，所有模态的波腹都固定在特定(不同)位置处，并且每个模态的声压级振幅都以特征频率振荡。f2-f6通常不会同时处于相同的频率。因此，并非所有模态都同时达到最大声压级峰值。为了测量每个模态，将麦克风(称为误差麦克风)放置在对应的波腹点处，并且来自这种麦克风的测量将捕获可以用于表征该模态的振幅、频率和相位信息。

另一件需要注意的事情是，在图1中，为了便于说明，在本文中使用dB标度表示H和L声压级，这掩盖了来自压力的相位信息。例如，第二模态在机舱前部中具有正压，在后部中具有负压，但是在图中示出为两个同等的H区域。工作实施例使用的实际模态矢量信息不会丢弃该相位信息。

模态噪声消除技术的概述

通过先验地放置在所有相关谐振模态的波腹点处或附近，机舱内所有麦克风的位置都是已知的，并且每个模态的模态矢量对于处理器而言也是已知的。处理器根据每个麦克风测量计算模态响应，并且由此计算每个模态的噪声消除解决方案。通过这种方式，特定的噪声消除信号被馈送到每个扬声器，计算该解决方案以降低空间内所有位置处的整体声压级。处理器通过在模态域中进行操作来计算这些解决方案。这是通过将时域麦克风数据变换为矩阵表示来实现的，该矩阵表示将麦克风数据表示为一族谐振模态，每个谐振模态具有不同的特征频率。

简单地说，针对模态1(第一呼吸模态)，处理器将来自各处的麦克风信号相加，并且取平均值以获得DC分量。针对模态2，处理器计算前后麦克风之间的差值或增量。更确切地说，当将麦克风响应转换为模态响应时，在每个麦克风位置处考虑实际模态空间图案。

内部空间的模态特征表现得像空间滤波器一样。针对每个谐振模态，一旦能量被注入空间中，无论其是来自结构振动还是来自噪声消除扬声器，响应都将具有相同的空间图案。

为了了解其如何工作背后的物理学原理，可以设想静态弯曲悬臂梁。无论是在自由端弯曲，还是在中点弯曲，或者在其整个表面上受到压力作用，悬臂梁都将具有相同的静态偏转图案，尽管响应振幅不同。这种静态图案实际上是悬臂梁的第一弯曲模态的模态形状。因此，针对这个模态，可以在梁的尖端位置处施加抵消力，而不管最初激发它的是什么其他源，即中点激发、整个梁上的压力激发等。

在所公开的模态噪声消除系统中，所有扬声器将激发所有的六个模态，因为它们放置在所有六个模态的波腹位置处。这种配置使系统的有效性最大化，并且使所需的扬声器数量最小化。将扬声器放置在波节位置(与波腹位置相对)处会使这种扬声器无效，因为扬声器不能有效地激发该模态。从物理学的角度来看，这种不正确的扬声器放置类似于试图在悬臂梁的根部处激发悬臂梁-梁不会很好地响应。

处理器噪声消除步骤的概述

实现所公开的模态噪声消除系统的处理器执行以下步骤：

-首先，通过编码矩阵将误差麦克风响应编码为机舱的模态响应。

-其次，利用来自所有发动机的参考传感器的输入，使用基于FxLMS算法的自适应滤波器来确定消除机舱中的编码模态响应所需的模态信号。

-然后，通过解码矩阵将这些模态信号解码为每个扬声器输入。

-最后，将扬声器输入发送到放大器，以驱动扬声器。

示例性麦克风放置

如上面所讨论的，麦克风放置的目标是将麦克风主要部署在整个机舱中的波腹位置处，以在期望主动噪声消除的整个机舱部分中捕获每个谐振模态的良好表示。以下列表提供了一个示例。其他放置位置也是可能的。在下面的示例中，部署了12个麦克风。

示例部署

舱壁上的八个麦克风如下：

-前舱壁上四个(上部和下部)

-后舱壁上四个(上部和下部)

侧壁上的上中心的波腹处两个麦克风

侧壁上的下中心的波腹处两个麦克风

在上面的放置列表中，舱壁是指机舱之间的分隔壁。下侧壁位置通常低于大约腰部的高度。上侧壁位置通常高于乘客座位区域，包括照明、呼叫按钮、气流送气喷嘴和下拉式应急氧气面罩隔间。

基于处理器的电路实现方式

在图2中，示出了示例性控制扬声器20和示例性误差麦克风26。控制扬声器20各自经由单独的扬声器线缆22被单独地馈送定制的音频信号，该扬声器线缆可以在每个线缆连接到其在多通道扬声器驱动器中的专用端口的终端处被捆绑。在一个实施例中，扬声器线缆22传送由多通道扬声器驱动器24产生的模拟电信号，该多通道扬声器驱动器向每个信号施加增益，该增益足以将每个扬声器驱动到由电子控制系统32确定的适当振幅并具有适当相位。在另一个实施例中，扬声器可以包括集成的数模转换和模拟放大电路，从而允许向扬声器馈送来自控制系统32的数字信号。在数字实施例中，扬声器线缆22可以使用光纤线缆或导电线缆来实现。

误差麦克风26各自通过单独的麦克风线缆27连接到多通道麦克风输入28。这些误差麦克风对指示由系统监测的多个谐振模态的状态的声学数据进行采样和捕获。将这些误差麦克风放置在波腹位置处允许麦克风感测每个波腹测量点处正弦变化的声压级的振幅和相位。通过这种方式，误差麦克风同时实时地集体获取关于每个谐振模态的时变状态的信息。

除了误差麦克风之外，系统还包括至少一个发动机振动传感器30，其固定到与发动机耦合的物理结构并且将发动机振动传递到机舱。优选地，将使用多个发动机传感器，每个发动机至少一个。发动机传感器可以使用现有的发动机振动监测(EVM)加速度计或安装在发动机和飞机之间的界面附近的其他加速度计来实现。由于参考传感器远离机舱，因此这种设计通过消除对声学反馈中和的要求而简化了控制算法。

发动机振动传感器可以耦合到发动机传感器发送单元31，该发动机传感器发送单元接收来自每个发动机振动传感器的电振动信号并且通过放大原始传感器信号、滤波以消除系统操纵的特征模态频率带以外的频率来对它们进行处理。此外，发送单元31还可以将模拟发动机振动信号转换为数字信号。

传递函数分析

从系统的角度来看，发动机振动传感器信号和误差麦克风信号具有不同的特征。如图3所示，在非常基本的层面上，所公开的基于模态的主动噪声消除系统可以被建模为振动细长管(飞机机身和机舱)，振动输入(来自振动发动机)作为输入被施加到该振动细长管，并且该振动细长管在机舱声学空间46内产生声学声场作为输出。因此，飞机机身和机舱可以由传递函数40表示，该传递函数将发动机振动(作为输入42)转换为提供给声学空间46(机舱内部)的声学声场(作为输出44)。系统的有源部件在模态域中表示该传递函数40，并且使用声学空间46中的声学声场的状态的知识(在模态域中表示)以注入来自扬声器的噪声消除声学声场。

在图3中，来自发动机振动的振动能量由粗线v表示，其被提供给机身-机舱传递函数40的输入42。提供给机身-机舱的振动能量在输出44处产生声学能量响应，该声学能量响应作为声学空间46中的声学噪声而被感受和体验。在图3中，粗线A表示声学能量输送到声学空间46中。噪声消除扬声器20的目标是将噪声消除声学能量输送到声学空间中。因此，如图所示，扬声器20提供的噪声消除能量由粗虚线-A表示(负号表示其与来自传递函数的输出44的能量A反相)。

在图3中，电子控制系统32从误差麦克风26和发动机振动传感器30获取电子信号输入，并且通过线路c向噪声消除扬声器提供控制信号。当回顾图3时，应当记住，传递函数40以在机舱内的声学空间中产生声学噪声的方式对机身/机舱对发动机振动的响应进行建模。在一般情况下，该传递函数通常在时域中表示。也就是说，时变发动机振动信号将在机舱的声学空间中产生时变声学噪声。然而，如将要讨论的，所公开的系统执行该时域表示到模态空间表示的变换。正如我们将看到的，模态空间表示允许控制系统32的主动噪声消除处理器36(在图2中)在整个机舱中进行更全面的消除发动机噪声的工作。

由于发动机振动在许多不同的频率和相位下产生许多不同声学响应的非相干混杂，因此抵消在整个机舱中不同位置处产生的所有不同频率的噪声是一个复杂的问题。此外，机舱内的每个位置都不同。因此，一个位置处的时域混杂不太可能呈现为与不同位置处的时域混杂相同。

然而，通过将时域信号变换到模态域中，在非相干混杂上实现了更加有序。在模态域中，多个不同的谐振模态彼此分离，使得主动噪声消除处理器可以单独地对每个模态进行操作。在模态域中，每个模态对应于一个特征频率，而不是包括随机出现的频率的混杂。因此，在所示实施例中，对五个离散模态(加上第六DC或呼吸模态)进行建模，并且它们在发动机振动频率范围内主导机舱动态行为。因此，主动噪声消除处理器被编程为产生反相噪声消除控制信号，以消除由于这六个模态中的每个模态引起的机舱响应。主动噪声消除处理器以远大于发动机振动频率的时钟速度进行操作。因此，处理器能够有效地并行计算所有六个模态的解决方案。

参考图2，使用发动机传感器31的输出，在33处确定发动机振动频率。在34处由处理器执行从时域到模态空间域的转换。在每个发动机振动频率下，每个麦克风的响应可以被计算为机舱内谐振声学模态的叠加。由于机舱中的动态行为由感兴趣的频率范围内的前六个声学模态主导，因此每个麦克风的响应可以近似为六个主导声学模态的叠加。相应地，每个谐振模态的振幅可以从麦克风的响应中反向导出。该变换可以通过将麦克风响应与模态振幅关联为线性方程组来执行，该线性方程组可以表示为矩阵中的参数。

实际上，如方程(1)所示，该过程从将麦克风响应表示为机舱中声学模态的叠加的方程组开始。

其中p是麦克风响应，A是前六个谐振模态的振幅，并且M是将麦克风响应关联为谐振模态的叠加的矩阵。相反，可以根据方程(2)计算前六个模态的振幅。

A＝(M

过程34的输出针对六个模态中的每个模态产生单独的数据流，这些数据流与来自发动机振动传感器信号的数据流一起被馈送到主动噪声消除处理器36。这些数据流携带振幅和相位信息，该振幅和相位信息由主动噪声消除处理器使用以计算每个控制(消除)扬声器20的输出解决方案。对每个扬声器的激发可以激发具有各种振幅的不同谐振模态，

A＝NY (3)

其中A是每个谐振模态的振幅的矢量，Y是每个扬声器的输入的矢量，并且N是将模态响应与扬声器输入关联的矩阵。

通过根据方程(2)已知模态振幅，每个扬声器的输入可以计算为

Y＝(N

这些输出解决方案各自被馈送到多通道扬声器驱动器24的相应通道以驱动扬声器。在一个实施例中，主动噪声消除处理器使用滤波-x最小均方(FxLMS)主动噪声消除算法。也可以使用其他主动噪声消除算法。

如图3所示，整体主动噪声消除策略具有发动机振动知识(来自发动机振动传感器30)并具有声学响应知识(来自误差麦克风26)。因此，主动噪声消除算法计算必须将什么声学信号注入声学空间中以抵消发动机产生的噪声。误差麦克风26有效地听到机舱声学空间内存在的所有声音。因此，发动机振动传感器30允许系统辨别这些声音中的哪一些对应于发动机，从而与机舱内的期望声音区分开，诸如乘客彼此通信、来自娱乐系统的音频以及通过机舱通信系统向乘客和机组人员发布的通知。

过程流程图-编码和解码

图4a和图4b示出了如何构建和使用麦克风(图4a)和扬声器(图4b)的模态模型。对来自麦克风的声学振幅和相位信息进行编码，以在模态空间中表示。在50处示出的这个编码过程包括以下步骤，并且对应于时域到模态空间转换过程34(图2)。首先，在52处捕获所有麦克风位置处的对发动机噪声的机舱响应。

在52处测量的机舱响应数据表示由响应于发动机振动的机舱壁和其他表面的振动所产生的并且被捕获为数字音频数据的声学声音。这些数字音频数据被捕获在缓冲器中并且被转换为矩阵，该矩阵在54处被变换为表示六个声学模态的叠加的声学空间模态数据(在所示实施例中)。六个声学模态被用作实现方式的示例，然而可以实现更多或更少数量的模态。

然后，如58处的图表所示，将声学模态麦克风数据存储在存储器中的矩阵数据结构中。在数据结构58中，应当注意，针对每个模态存储振幅(Ampl.)值，其中主动噪声消除(ANC)处理器36(图2)可以访问该振幅值以计算噪声消除解决方案。

图4b示出了ANC处理器36(图2)使用以计算噪声消除解决方案的解码过程60，该噪声消除解决方案分别被馈送到每个扬声器20(图2)。为了精确地工作，在步骤62处校准每个扬声器的解码模型，该步骤包括子步骤64和66。如在62处所述，校准每个扬声器对每个模态的贡献。如在64处，这是通过将单元输入(诸如，声学能量的短测试爆发或冲击)馈送到每个扬声器中并且在每个麦克风位置处捕获对该冲击的响应来实现的。这些数据是针对N个扬声器20中的每个扬声器单独捕获的。然后，如在步骤66处，使用与在步骤54中使用的变换算法相同的变换算法，将捕获的麦克风响应数据变换到模态空间中。将这些模态扬声器校准数据存储在扬声器矩阵数据结构70中，并且向ANC处理器36提供关于针对给定模态每个麦克风如何听到由每个扬声器产生的给定声压级的信息。

为了最高效地使用该信息，在72处使扬声器矩阵值反转，并且将其与根据编码相位确定的振幅矢量58相乘。

最后，在步骤74处，ANC处理器将从步骤72计算出的信号反相180度，以确定每个扬声器的输出。

在模态空间中，针对每个模态产生的声音都与机舱的几何形状密切相关。每个模态的波腹都位于机舱内的特定位置处，并且每个模态都具有自己独特的特征频率和模态形状。因此，每个模态的波腹位置和特征频率都是固定的。然而，声压级不是固定的。这些声压级以特征频率呈正弦上升和下降，并且在机舱中的一个位置处的给定模态的声压级可能不一定与在机舱中的另一个位置处的声压级相同。这在图5中示出，图5示出了六个模态和同时存在于机舱内前后位置的声压级的简化比较。

声学信号的定相考虑

引入机舱中的主动噪声消除信号的整体混合是专门针对每个模态和每个扬声器位置计算的噪声消除信号的融合。主动噪声计算均以一种为整个机舱产生优化的噪声减少的方式考虑误差麦克风数据和发动机振动传感器数据。

由于每个波腹位置处的模态声压级的复杂相互关系，因此需要进行优化，以使一个位置的主动噪声消除信号不会过度刺激给定位置，从而导致不同位置的感知噪声级增加。图6示出了使用常规的基于点的ANC技术的这种过度消除，其中以牺牲不存在麦克风的中心位置B为代价，误差麦克风位置A处的压力降低太多。这种类型的行为应当通过基于模态的方法来避免，但是应当作为预防措施进行检查。

虽然在前述详细描述中已经提出了至少一个示例性实施例，但是应当理解，存在大量变型。还应当理解，一个或多个示例性实施例仅是示例，并且不旨在以任何方式限制本发明的范围、适用性或配置。相反，前述详细描述将为本领域技术人员提供用于实现如本文所设想的示例性实施例的便利路线图。应当理解，在不脱离如所附权利要求中阐述的本发明的范围的情况下，可以在示例性实施例中描述的元件的功能和布置中进行各种改变。