"リスニング位置において、ノイズソースから該リスニング位置まで発された音響ノイズ信号のパワーを低減するための適応性ノイズコントロールシステムであって、該システムは、該ノイズ信号を表す電気参照信号と、該リスニング位置での音響信号を表す電気エラー信号とを受信し、電気出力信号を提供する適応性フィルタと、該適応性フィルタの下流に接続され、および第1のゲイン因子を掛けられた該電気出力信号を示す第1の電気補償信号と、第2のゲイン因子を掛けられ、かつフィルタされた該電気出力信号を示す第2の電気補償信号とを提供する信号処理配列であって、該第2のゲイン因子が、1から該第1のゲイン因子を引いた値と等しく、該第2の補償信号が、補償のために該エラー信号に加算される、該信号処理配列と、該第1の電気補償信号を受信し、および該リスニング位置に該第1の電気補償信号を示す音響補償信号を発する少なくとも1つ以上の音響トランスデューサーとを含む、システム。前記ゲイン因子は、複素数である、請求項1に記載の適応性ノイズコントロールシステム。前記ゲイン因子は、ターゲットノイズ信号に従って該ゲイン因子を自動的に調整するように適応された配列によってコントロール可能である、請求項1または2に記載の適応性ノイズコントロールシステム。前記複素数のゲインを自動的に調整するための前記配列は、推定されたノイズ信号を前記ターゲットノイズ信号と比較することと、推定されたノイズ信号と該ターゲットノイズ信号との差を評価することと、該複素数のゲインを適応することとを行うように適応される、請求項2または3に記載の適応性ノイズコントロールシステム。前記複素数のゲインを自動的に調整するための前記配列は、該複素数のゲイン因子の実数値と掛けられた前記推定されたノイズ信号と前記ターゲットノイズ信号との差に複素数の回転子を適用することによって、該差を評価するように適応される、請求項4に記載の適応性ノイズコントロールシステム。前記複素数のゲインを自動的に調整するための前記配列は、前記推定されたノイズ信号と前記ターゲットノイズ信号との差を平均するように適応される、請求項4または5に記載の適応性ノイズコントロールシステム。前記複素数のゲインを自動的に調整するための前記配列は、前記推定されたノイズ信号の偏角と前記ターゲットノイズ信号の偏角とを比較するように適応される、請求項4~6のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。前記信号処理配列は、少なくとも前記エラー信号を周波数領域内で処理する、請求項1~7のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。リスニング位置において、ノイズソースから該リスニング位置まで発された音響ノイズ信号のパワーを低減するための適応性ノイズコントロール方法であって、該方法は、該音響ノイズ信号と相関する電気参照信号を提供することと、電気出力信号を提供するために、適応性フィルタを用いて該電気参照信号をフィルタすることと、第1の電気補償信号を提供するために、該適応性フィルタの該電気出力信号にゲイン因子を掛けることと、第2の電気補償信号を提供するために、該適応性フィルタの該電気出力信号をフィルタし、およびそれに該ゲイン因子の逆数を掛けることであって、該第2のゲイン因子が、1から該第1のゲイン因子を引いた値と等しい、ことと、音響トランスデューサーを用いて、該リスニング位置へ該第1の電気補償信号を発することと、該リスニング位置で残差電気エラー信号を感知することと、補償されたエラー信号を提供するために、該電気エラー信号に該第2の電気補償信号を加えることと、該補償されたエラー信号および該参照信号の関数として、該適応性フィルタのフィルタ係数を適応することとを含む、方法。前記ゲイン因子は、ターゲットノイズ信号に従って該ゲイン因子を自動的に調整することによってコントロールされる、請求項9に記載の適応性ノイズコントロール方法。推定されたノイズ信号は、前記ターゲットノイズ信号と比較され、該推定されたノイズ信号と該ターゲットノイズ信号との差が評価され、複素数のゲインは適応される、請求項9または10に記載の適応性ノイズコントロール方法。前記複素数のゲインを自動的に調整することための前記配列は、該複素数のゲイン因子の実数値を掛けられた前記推定されたノイズ信号と前記ターゲットノイズ信号との差に複素数の回転子を適用することによって、該差を評価するように適応される、請求項11に記載の適応性ノイズコントロール方法。前記推定されたノイズ信号と前記ターゲットノイズ信号との差は、平均される、請求項11または12に記載の適応性ノイズコントロール方法。前記推定されたノイズ信号の偏角と前記ターゲットノイズ信号の偏角とは、比較される、請求項11~13のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。少なくとも前記エラー信号は、周波数領域内に処理される、請求項9~14のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。適応の速度および質ならびに適応性ノイズコントロールのロバスト性を維持すると同時に、選択可能なキャンセレーション特性を有する適応性ノイズコントロールに対する一般的なニーズがある。本発明の1つの側面によると、適応性ノイズコントロールシステムは、リスニング位置において、ノイズソースからリスニング位置までに発された音響ノイズ信号のパワーを低減するために開示される。システムは、ノイズ信号を表す電気参照信号と、リスニング位置での音響信号を表す電気エラー信号とを受信し、電気出力信号を提供する適応性フィルタと、適応性フィルタの下流に接続され、および第1のゲイン因子を掛けられた電気出力信号を表す第1の電気補償信号と、第2のゲイン因子を掛けられ、および二次パスの推定の伝送関数によってフィルタされた電気出力信号を表す第2の電気補償信号とを提供する信号処理配列であって、第2のゲイン因子が、1に第1のゲイン因子を引かれた値と等しいであり、第2の補償信号が、補償のためにエラー信号に加えられる信号処理配列と、第1の電気補償信号を受信し、およびリスニング位置に第1の電気補償信号を表す音響補償信号を発する少なくとも1つ以上の音響トランスデューサーとを含む。本発明のもう1つの側面によると、適応性ノイズコントロール方法は、リスニング位置において、ノイズソースからリスニング位置まで発された音響ノイズ信号のパワーを低減するために開示される。方法は、音響ノイズ信号と関連された電気参照信号を提供すること、電気出力信号を提供するために、適応性フィルタを用いて電気参照信号をフィルタすること、第1の電気補償信号を提供するために、適応性フィルタの電気出力信号に適応性の第1のゲイン因子を掛けること、第2の電気補償信号を提供するために、適応性フィルタの電気出力信号をフィルタし、およびそれに第2のゲイン因子を掛けることであって、第2のゲイン因子が、1に第1のゲイン因子を引かれた値と等しいであること、音響トランスデューサーを用いて、リスニング位置へ第1の電気補償信号を発すること、リスニング位置で残差電気エラー信号を感知すること、補償されたエラー信号を提供するために、電気エラー信号に第2の電気補償信号を加えること、および補償されたエラー信号および参照信号の関数として、適応性フィルタのフィルタ係数を適応することを含む。上記課題を解決するために、本発明は、例えば、以下を提供する。項目1リスニング位置において、ノイズソースから該リスニング位置まで発された音響ノイズ信号のパワーを低減するための適応性ノイズコントロールシステムであって、該システムは、該ノイズ信号を表す電気参照信号と、該リスニング位置での音響信号を表す電気エラー信号とを受信し、電気出力信号を提供する適応性フィルタと、該適応性フィルタの下流に接続され、および第1のゲイン因子を掛けられた該電気出力信号を示す第1の電気補償信号と、第2のゲイン因子を掛けられ、かつフィルタされた該電気出力信号を示す第2の電気補償信号とを提供する信号処理配列であって、該第2のゲイン因子が、1から該第1のゲイン因子を引いた値と等しく、該第2の補償信号が、補償のために該エラー信号に加算される、該信号処理配列と、該第1の電気補償信号を受信し、および該リスニング位置に該第1の電気補償信号を示す音響補償信号を発する少なくとも1つ以上の音響トランスデューサーとを含む、システム。項目2上記ゲイン因子は、複素数である、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目3上記ゲイン因子は、ターゲットノイズ信号に従って該ゲイン因子を自動的に調整するように適応された配列によってコントロール可能である、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目4上記複素数のゲインを自動的に調整するための上記配列は、推定されたノイズ信号を上記ターゲットノイズ信号と比較することと、推定されたノイズ信号と該ターゲットノイズ信号との差を評価することと、該複素数のゲインを適応することとを行うように適応される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目5上記複素数のゲインを自動的に調整するための上記配列は、該複素数のゲイン因子の実数値と掛けられた上記推定されたノイズ信号と上記ターゲットノイズ信号との差に複素数の回転子を適用することによって、該差を評価するように適応される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目6上記複素数のゲインを自動的に調整するための上記配列は、上記推定されたノイズ信号と上記ターゲットノイズ信号との差を平均するように適応される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目7上記複素数のゲインを自動的に調整するための上記配列は、上記推定されたノイズ信号の偏角と上記ターゲットノイズ信号の偏角とを比較するように適応される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目8上記信号処理配列は、少なくとも上記エラー信号を周波数領域内で処理する、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロールシステム。項目9リスニング位置において、ノイズソースから該リスニング位置まで発された音響ノイズ信号のパワーを低減するための適応性ノイズコントロール方法であって、該方法は、該音響ノイズ信号と相関する電気参照信号を提供することと、電気出力信号を提供するために、適応性フィルタを用いて該電気参照信号をフィルタすることと、第1の電気補償信号を提供するために、該適応性フィルタの該電気出力信号にゲイン因子を掛けることと、第2の電気補償信号を提供するために、該適応性フィルタの該電気出力信号をフィルタし、およびそれに該ゲイン因子の逆数を掛けることであって、該第2のゲイン因子が、1から該第1のゲイン因子を引いた値と等しい、ことと、音響トランスデューサーを用いて、該リスニング位置へ該第1の電気補償信号を発することと、該リスニング位置で残差電気エラー信号を感知することと、補償されたエラー信号を提供するために、該電気エラー信号に該第2の電気補償信号を加えることと、該補償されたエラー信号および該参照信号の関数として、該適応性フィルタのフィルタ係数を適応することとを含む、方法。項目10上記ゲイン因子は、ターゲットノイズ信号に従って該ゲイン因子を自動的に調整することによってコントロールされる、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。項目11推定されたノイズ信号は、上記ターゲットノイズ信号と比較され、該推定されたノイズ信号と該ターゲットノイズ信号との差が評価され、複素数のゲインは適応される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。項目12上記複素数のゲインを自動的に調整することための上記配列は、該複素数のゲイン因子の実数値を掛けられた上記推定されたノイズ信号と上記ターゲットノイズ信号との差に複素数の回転子を適用することによって、該差を評価するように適応される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。項目13上記推定されたノイズ信号と上記ターゲットノイズ信号との差は、平均される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。項目14上記推定されたノイズ信号の偏角と上記ターゲットノイズ信号の偏角とは、比較される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。項目15少なくとも上記エラー信号は、周波数領域内に処理される、上記項目のいずれかに記載の適応性ノイズコントロール方法。摘要ノイズソースからリスニング位置まで発された音響ノイズ信号のパワーを低減するための適応性ノイズコントロールシステムおよび方法は開示され、音響ノイズ信号と関連された電気参照信号を提供すること、電気出力信号を提供するために、適応性フィルタを用いて電気参照信号をフィルタすること、第1の電気補償信号を提供するために、適応性フィルタの電気出力信号にゲイン因子を掛けること、第2の電気補償信号を提供するために、適応性フィルタの電気出力信号をフィルタし、およびそれにゲイン因子の逆数を掛けることであって、第2のゲイン因子が、1に第1のゲイン因子を引かれた値と等しいであること、音響トランスデューサーを用いて、リスニング位置へ第1の電気補償信号を発すること、リスニング位置で残差電気エラー信号を感知すること、補償されたエラー信号を提供するために、電気エラー信号に第2の電気補償信号を加えること、および補償されたエラー信号および参照信号の関数として、適応性フィルタのフィルタ係数を適応することを含む。詳細な記述図1は、望ましくない妨害信号d[n]に少なくとも部分的を補償し、除去または修正する補償信号を生成するための基礎の適応性ノイズコントロールシステムの信号フローを説明する。生じ得る全部の擾乱ノイズを表す音響ノイズ信号x[n]ノイズ信号を参照するは、ノイズソース3からリスニング位置4まで一次パス1を介して発される。音響ノイズ信号x[n]は、例えば、エンジンの機械振動、エンジンと機械的に結合されるファンのような部品の音、乗り物にわたっておよび周囲に通り抜ける風、および舗装された表面に接触するタイヤによって生成される音声信号を含み得る。簡単のために、このようなノイズソースの全部は、本明細書でノイズソース3によって表される。一次パス1は、例えば、ノイズソース3からリスニング位置、すなわち、妨害ノイズd[n]信号の抑制が達成されるべきリスニングルーム内の位置、すなわち、所望のサイレンスのポイントまでの擾乱ノイズの伝播のために、音響ノイズ信号x[n]に遅延を押し与え得る。さらに、音響補償信号y’’[n]は、拡声器5のようなトランスデューサーから、二次パス2に沿って、リスニング位置4まで発され、遅延された補償信号y’[n]としてリスニング位置で現れる。リスニング位置4において、妨害ノイズ信号d[n]および遅延された補償信号y’[n]は、互いに干渉し、結果として本明細書でエラー信号e[n]と呼ばれる音響エラー信号を生じる。妨害ノイズ信号d[n]と遅延された補償信号y’[n]との相互作用は、加算器6による図1に説明される信号足し算のように記述され得る。音響エラー信号e[n]は、マイクロフォン7のようなもう1つのトランスデューサーによって、簡単のために音響エラー信号と同様に本明細書でもエラー信号e[n]と呼ばれる電気エラー信号に伝送される。なおマイクロフォン8のようなもう1つのトランスデューサーを用いて、音響ノイズ信号は、ノイズソース3でピックアップされ、電気ノイズ信号に変換される。しかし、他のセンサーは、使われ得、音響ノイズ信号に対応する信号を生成する。エラー信号e[n]と一緒のように、音響および電気ノイズ信号はともに、本明細書の以下にノイズ信号x[n]と簡単に呼ばれる。信号処理配列10は、時間領域において乗算器12内に第1ゲイン因子g現在の場合において実数を掛けられた補償信号y[n]である補償信号y’’[n]を生成するように、ノイズ信号x[n]およびエラー信号e[n]を受信、かつ処理する。信号処理配列10において、補償信号y[n]は、ノイズ信号x[n]および修正されたエラー信号e[n]を受信する適応性フィルタ11によって提供される。この修正されたエラー信号e[n]は、エラー信号e[n]と修正された補償信号y[n]との足し算をする加算器13によって提供される。この修正された補償信号y[n]は、時間領域において乗算器14内に第2ゲイン因子1-g第2のゲイン因子が、1に第1のゲイン因子を引かれた値と等しいであるを掛けられ、および二次パス2をモデル化し、本明細書の以下に二次パス推定フィルタ15と呼ばれるフィルタによってフィルタされる補償信号y[n]である。乗算器14内の1-gによる掛け算は、修正されたエラー信号e[n]が、従来のANCシステムにおいて、すなわち、乗算器12がバイパスされ、および乗算器14が省略されるg=1とき、エラー信号e[n]と同じである効果に対して、乗算器12フィルタ15によって確立された二次パスモデルと連結する内のgによる掛け算を補償する。従って、適応性フィルタに提供されたエラー信号は、従来のANCシステム内と同じである。図1で説明された配列において、ノイズ信号x[n]参照ノイズ信号とも呼ばれると関連される信号例えば、補償信号y’’[n]は、補償拡声器拡声器5を駆動するために使われる。ノイズソース3からのノイズ入力x[n]に対するシステム応答は、コントロールシステムを介して補償拡声器にフィードバックされる少なくとも1つのマイクロフォン出力信号エラー信号e[n]によって表される。補償拡声器は、所望の位置で実際の妨害ノイズ信号d[n]を抑制するためのアンチノイズ補償信号y’[n]を生成する。適応性フィルタ11は、知られる適応アルゴリズム、例えば、LMS、NLMS、RLS等を用いて、最小二乗平均の方向において信号e[n]のサイズを低減するようにアップデータされる。システムの挙動へのゲイン因子gの影響は、図2を参照することと共により詳細に記述される。図2のブロックダイヤグラムは、図1に示される基礎の適応性ノイズコントロールシステムのより具体的な実施形態を説明する。図2に説明されたシステムは、一次パス1、二次パス2、および図1に示される完全の信号処理配列10、例えば、適切なソフトウェアインプリメンテーションを有するデジタル信号プロセッサーを含む。図1に示される信号処理配列10は、適応性フィルタ11、二次パス推定フィルタ15、加算器13、および乗算器12と14を含む。適応性フィルタ11は、図2により詳細に説明されるように、適応ユニット16と、適応ユニット16によってコントロールされたコントロール可能なフィルタ17とを含む。適応ユニット16およびフィルタ17は、参照ノイズ信号x[n]を受信するフィルタ18の出力信号を供給される。フィルタ17の出力信号は、適応ユニット16に修正されたエラー信号e’[n]を提供する加算器19内の近似された妨害ノイズ信号d^[n]に加えられる。係数Wkはまた、フィルタ20内にコピーされ、フィルタ20が、従って、フィルタ17が行うように伝送関数W[z]を有する。参照ノイズ信号x[n]を受信し、および補償信号y’’’[n]y’’[n]を提供するための伝送関数S^[z]近似された二次パスを有するフィルタ21に供給される補償信号y[n]を提供する。補償信号y’’’[n]は、信号d^[n]の出力として提供する加算器22のエラー信号e[n]から引かれる。この信号d^[n]は、妨害ノイズ信号d[n]の推定であり、等式S^[z]=S[z]が保つとき、妨害ノイズ信号d[n]と等しいである。周波数領域において、これは、以下に従って、方程式D^z=DzYzgSz1-gS^z-S^z=DzYzGzSz-S^zによって簡単に証明され得る。一次パス1は、ノイズソース3とリスニング位置4との間の信号パスの伝送特性を表す伝送関数Pzを有する。二次パス2は、拡声器5とリスニング位置4との間の信号パスの伝送特性を表す伝送関数Szを有する。フィルタ17と20は、適応ユニット16によって提供されるフィルタ係数Wk=W0、W1、W2、Wmの最適化されたセットによってコントロールされる伝送関数Wzを有する。伝送関数S^zは、二次パス伝送関数Szの推定である。一次パス1および二次パス2は、リスニングルームの音響特性を表す実際のシステムであり、他の伝送関数が、信号処理配列11内にインプリメントされる。フィルタ20は、アクティブな信号パスの一部、すなわち、拡声器5によって発されるべき実際の信号が処理されるパスである。フィルタ17は、パッシブな信号パスの一部であり、すなわち、それは、一種の背景、模型またはシェードフィルタ構造のフィルタ係数Wkを最適化するためにだけ使われる。このシステムのシェード構造は、システムの安定性を扱うのに対して、実際に有利と見つけられるべき。図2に説明されるシステムにおいて、ノイズ信号x[n]は、適応性フィルタ11のための参照信号として使われる。ノイズ信号x[n]は、例えば、マイクロフォンのような音響センサーまたは積算回転計のような非音響的センサーによって測定される。非音響的センサーを使うとき、引き出された信号は、シンセサイザー、特別のフィルタ等によって後処理され得る。適応性フィルタ11は、乗算器12のゲインgを用いた掛け算の後、二次パス2を介して、リスニング位置に発される補償信号y[n]を提供し、補償信号y[n]が修正された補償信号y’[n]としてリスニング位置に現れる。この修正された補償信号y’[n]は、遅延され参照ノイズ信号x[n]の位相に対して、約180度の位相シフトを有し、従って一次パス1からの妨害ノイズ信号d[n]と相殺的に重ね合わせる。重ね合わせの結果は、エラー信号e[n]として使われる測定可能な残差信号である。エラー信号e[n]に二次パス推定フィルタ15によって提供された修正された補償信号y[n]を加える後、結果として生じる修正されたエラー信号e[n]は、適応性フィルタ11のための入力として供給し得る。より正確的に、伝送関数W[z]の成功した適応の後、フィルタ17と18の一連の連結から結果として生じる伝送関数WzSzは、適応プロセスのための一次パス1の伝送関数Pzに近づき、一次パス1の出力信号d[n]と二次パス2の出力信号y’[n]とが相殺的に重ね合わせ、それによって考慮されたリスニング位置の入力信号x[n]の影響を抑制する。エラー信号e’[n]と、推定の二次パス伝送関数信号S^[z]を用いてフィルタすることによって、参照ノイズ信号x[n]から引き出されたフィルタされた参照信号x^’[n]とは、適応ユニット16に供給される。適応ユニット16は、例えば、LMSアルゴリズムを用いて、伝送関数Wzを有するフィルタ17およびフィルタ20のためのフィルタ係数Wkを計算し、それにより、エラー信号|e’[n]|または|e[n]|の規準は、それぞれに、相対的に小さくなり、例えば、最小化されるようにする。この最小化の最大達成可能な性能は、他にも色々ある中で例えば、二次パスの特性、使われたモデルの二次パスの質、適応性タイプおよび実際のノイズ信号の種類および特性に依存する。特別な場合g=1において、e[n]=e[n]は、容易に証明され得、システムは、音響領域のその十分最大の減衰性能を示す。図2のシステムの適応性フィルタ11は、伝送関数W[z]を有する追加のフィルタ20と、推定の二次パス伝送関数S^[z]を有する追加のフィルタ21を含む。実際の二次パス2の上流の適応性フィルタ20のフィルタ特性と、シェードフィルタ17のフィルタ特性とは、同じであり、LMS適応ユニット16によってアップデータされる。フィルタ21は、補償信号y[n]を受信し、二次パス出力y’’’[n]y’’[n]の推定を提供する。二次パス出力の推定、修正された補償信号y’’’[n]y’’[n]は、マイクロフォン簡単化のために図2に示されていないによって提供されたエラー信号e[n]に加えられ、ノイズのキャンセレーションが望まれる位置、すなわち、リスニング位置4で処理される。結果として生じる合計は、一次パス出力d[n]の推定の信号d^[n]である。パッシブな、すなわち、アクティブに適応されないシェードフィルタ17の出力信号、補償信号y’’[n]は、フィルタ17と20のフィルタ係数Wkをアップデータするように使われる修正されたエラー信号e’[n]を提供するために、推定の信号d^[n]に加えられる。フィルタ20は、参照ノイズx[n]を受信し、その一方で、シェードフィルタ17およびLMS適応ユニット16は、フィルタされた参照ノイズ信号x^’[n]を受信する。g=1を仮定して、フィルタ21を含むパスは、実際の発された音響補償信号y’’[n]をモデル化するようにだけ使われる。加算器22は、音響妨害ノイズ信号d^[n]の推定、すなわち、伝送関数S^[z]の質に依存する推定の妨害ノイズ信号d^[n]を出力する。フィルタ16、17および18は、フィルタ17が推定の妨害ノイズ信号d^[n]の逆数を出力するように、推定の妨害ノイズ信号d^[n]をモデル化するように求める。さらに、伝送関数W[z]は、それぞれのフィルタ係数Wkをコピーすることによってフィルタ17からフィルタ20内にコピーされる。そこから結果として生じる減衰は、エラーが0に近似するe[n]→0ように最大である。そのゆえ、減衰は、図3から理解され得るようにg=1に最大である。乗算器14およびフィルタ15を含むパスは、1-g=0のために、g=1にアクティブではない。図2を参照すること共に、前述のようなシステムは、g=1の場合であるノイズの全部の低減が望まれるANCシステムのようによく動く。しかし、一定程度までノイズを弱めまたはブーストするのみ、またはノイズのスペクトル構造を修正する、または両方は望ましいであり得る状況である。例えば、モーター音が、ドライバーに、モーターがオンまたはオフであるか否か、または乗り物速度のおざっぱな印象をさえ与え得るモーターの1分当りの回転RPMの指針のような重要なフィードバック情報を提供するゆえに、乗り物のモーター音を0に低減することは価値がない。他の応用は、いわゆる乗り物またはモーターの音の調整、すなわち、特定の音、例えば、より快適な、スポーツの、またはエレガントな乗り物またはモーターの音を生成することであり得る。従って、ここで、g≠1を仮定します。図2のシステムにおいて、乗算器12は、このような音の調整を許可するために、一般的なANC構造に加えられる。補償信号y[n]を用いて乗算器12によって掛けられるゲイン因子gは、達成されるべきノイズ信号x[n]の全部の減衰に対応する。適応性フィルタ11を考慮して、乗算器14は、フィルタ21の上流に接続され、および補償信号y[n]に1-gを掛けることによって、このゲイン因子gを補償する。従って、適応性フィルタ11は、g=1を有するそれと同じ方法で操作される。しかし、ゲイン因子gは、ここで、E[z]=gW[z]S[z]X[z]D[z]E[z]=W[z]S[z]X[z]D[z]の代わりにを適用するように、リスニング位置4で生じる信号e[n]に影響し、そこで、g≠1、およびE[z]が対応する時間信号e[n]等のz-変換である。しかし、コントロールループの一部のような適応性フィルタ11はなお、エラー信号e’[n]を最小化するように求める、すなわち、e’[n]→0。しかし、ゲイン因子gによって導入されるコントロールループのオフセットがある。S^[z]=S[z]を有する二次パスの理想なモデルと、伝送関数W[z]とS[z]の一連の連結が伝送関数P[z]にマッチすることW[z]S[z]=-P[z]とを仮定し、W[z]の成功した適応e’[n]→0の後、結果として生じる比較的な減衰値は、Y’[z]=gW[z]S[z]X[z]=-gP[z]X[z]=-gD[z]a=E[z]/D[z]=D[z]Y’[z]/D[z]=D[z]-gD[z]/D[z]=1-gを用いて形成され得、そこで、E[z]、D[z]、X[z]、Y[z]およびY’[z]が、周波数領域において、時間領域信号e[n]、d[n]、x[n]、y[n]およびy[n]の周波数領域を表し、gが0≦g≦∞を有する実数値のゲインである。さらに、ゲイン因子がg=1であることと、システムが有限の減衰が達成可能な実際の状況下で操作されることとを仮定し、理論上の最大減衰因子amax<1は、絶対減衰a’が最大減衰因子amaxおよび相対的な減衰|a|の両方値の最大値、a’=maxamax,|a|であるように生じる。任意の相対的な減衰因子aに対して、そこで、a=E[z]/D[z]=D[z]Y’[z]/D[z]=D[z]-gD[z]/D[z]=1-gおよび、E[z]、D[z]、X[z]、Y[z]およびY’[z]がそれぞれ、周波数領域において、時間領域信号e[n]、d[n]、x[n]、y[n]およびy[n]の周波数領域を表し、以下の操作のモードが、を適用し得る。減衰は、線形スケールa’<1かまたは対数スケールa’ab>0かで説明される。図3は、例を通して、amax=0.1の理論上の最大減衰因子を有し、図2に示されるシステムのゲイン因子gにわたる減衰をグラフで説明する。図4は、また例を通して、ゲイン因子gにわたって、図2に示されるようなシステムの位相をグラフで説明する。図4から理解されるように、減衰a=1-gの位相は、1より大きなゲイン因子gに対して、逆にされ、それによって、位相φaが、になる。図5は、図2に示されるシステムに基づき、ただし周波数にわたってノイズまたはスペクトル音の調整の等化を許可するために周波数依存の複素数のゲイン因子Gjωを有するように適応される適応性ノイズコントロールシステムのブロックダイヤグラム説明図であり、その中、ここで、複素数の減衰因子Ajωが、Ajω=1-Gjω=Ejω/Djωである。周波数依存G、すなわち、Gjωを使うとき、Gは、システムのループアップテーブルとして、例えば、Gjωを表す周波数依存の複素数列の数として格納され得、そこで、ωstart=startを有するωstart<ω<ωstopであり、ωstopが停止値である。図2のシステムに反して、図5のシステムにおいて、全信号は、時間領域ではなく、周波数領域で処理される。従って、時間領域の信号x[n]、y[n]、e[n]、y^’[n]、d^[n]、x^’[n]およびe’[n]の代わりに、周波数領域の信号Xjω、Yjω、Ejω、Y^’jω、D^jω、X^’jωおよびE’jωはそれぞれに使われる。フィルタ17、18、20、21および適応ユニット16は、図2のシステムのそれぞれのフィルタと同じ挙動を示すために、応じて適応される。図5に示されるように、計算ユニット23は、加算器6の出力と、図2のシステムのエラー信号e[n]を受信するために指定される加算器13の出力との間に接続される。さらなる計算ユニット24は、乗算器12および二次パス2の上流と連続して接続される。最終的に、なおさらなる計算ユニット25は、フィルタ18と20の入力の上流に接続され得る。代替的に、フィルタ18と20の上流に接続され、および、例えば、モーターの1秒当たりの回転を表す信号を有するノイズソース3によってコントロールされる発振器26は使われ得る。発振器26は、例えば、モーターの1秒当たりの回転を表す信号を基本としたノイズソースによって生成されるノイズをモデル化するシンセサイザーであり得る。ゲイン因子Gjωの周波数にわたる専用の振幅および位相特性は、例えば、有限のインパルス応答FIRフィルタまたは無限のインパルス応答IIRフィルタを用いて、または特定の周波数ωで読み出すために離散的複素数の値を保つための周波数領域のルックアップテーブルによってインプリメントされ得る。前の概要のように、減衰因子Ajωは、複素数の関数Ajω=|A|ejφAであり、その絶対値が、|1-Gjω|=|Ajω|であり、およびその位相が、であり、そこで、Im{}が虚数部であり、Re{}が減衰因子Ajωの実数部であり、および整数kがAの複素数の平面の象限に依存する。信号Yjωのための複素数の回転子を使い、YjωGjωであり、および実数操作子Re{YjωGjω}または決算ユニット24による時間領域の実際の信号に戻す逆のFFTによって伝送され得る修正する信号は提供される。修正するパスは、それでも、周波数変数が規格化された周波数ω=2πf/fsである1-Gjωと共に操作される。図5に示されるシステムにおいて、時間領域のエラー信号e[n]は、計算ユニット23内の高速フーリエ変換FFT、ヘテロダインHET操作またはいわゆるGoertzelアルゴリズムによって、周波数領域エラー信号Ejωに伝送される。高速フーリエ変換は、離散的フーリエ変換DFTおよびそれらの逆数を計算するための有効な方法である。簡単な複素数の演算から群論および整数論までの数学の広い範囲を含む多数の別個のFFTアルゴリズムである。DFTは、一連の値を異なる周波数成分に分解する。この操作は、多数の分野において有用であるが、有限から直接的にそれを計算するのは、しばしば、遅すぎて実用できない。FFTは、DFTを計算し、およびDFTの有限を直接的に評価することと同じ結果を正確に生成し、唯一の異なりは、FFTがずっとより速いである。逆数のDFTがDFTとほぼ同じ操作であるゆえに、任意のFFTアルゴリズムは、それに対して簡単に適応され得る。FFTを使うことによって、本明細書に示されるような信号処理は、ブロック処理で行われるべき。このことは、信号x[n]、y[n]およびe[n]の処理に追加の遅延を導入し、およびANCシステムの劣化された性能を導く。周波数領域において、時間領域の信号を変換するための代替的な方法は、それをヘテロダインするようである。ヘテロダインは、有用な周波数範囲内に関心の信号を置くために2つの周期の信号を混合し、または掛け算することによる新しい周波数の生成である。本例において、エラー信号e[n]または参照ノイズ信号x[n]は、関心の周波数が0Hzに向かってシフトされ、および結果として生じる複素数の信号Ejωが信号処理配列10のさらなる処理のために使われるように、複素数の回転子Xjω=ejωを用いて掛けられる。このことは、例えば、Ejω=cosωnjsinωne[n]の形で行われ得、そこで、nが、この例において、デジタル時間指数であり、およびωが関心の特定信号周波数位置である。ωが人が望む任意の周波数の値を有し得ることは注意されるべき。適応ユニット16内に行われるLMSアルゴリズムの操作を平均するために、0Hzより他の周波数で生じる可能なほしくないノイズは抑制される。ヘテロダイン操作は、FFTと対照的に、信号の遅延を示さない。時間領域の信号を周波数領域の信号に変換するための他の方法は、いわゆるGoertzelアルゴリズムである。Goertzelアルゴリズムは、信号の周波数成分を識別するためのデジタル信号処理技術である。一般的な高速フーリエ変換FFTアルゴリズムは、入ってくる信号のバンド幅にわたって一様に計算するが、Goertzelアルゴリズムは、特定、所定の周波数を調べる。参照信号は、発振器26、または本例のFFTまたはGoertzelアルゴリズムのどちらかを使用する計算ユニット25のどちらかによって提供される。しかし、ヘテロダインも使われ得る。26の出力は、Xjω=cosωnjsinωnに従って生成され得、そこで、ωが関心の周波数を表し、およびnが離散的時間指数である。FFTアルゴリズムを使うとき、信号データのブロック的処理が必要であることは注意されるべき、このことは、追加の遅延、および従ってより遅い適応を引き起こし得る。対照的に、サンプル的処理は、Goertzelアルゴリズム内のように使用され得る。より小さい遅延を提供する他のオプションは、例えば、サンプル的処理も許可するヘテロダイン式操作に関連して、発振器を使う。図6は、図5のシステムに対して、乗算器12と14が単一の乗算器26によって換えられ、フィルタ15および加算器13が省略される代替的な構造を説明する。図6のシステムにおいて、信号Yjωは、掛けるユニット26内に複素数のゲインGjωを用いて掛けられる。掛けるユニット26の出力信号は、計算ユニット24およびフィルタ21に供給され、フィルタ21の出力信号、信号Y’’’jωが、引き算器22内に計算ユニット23によって提供されるエラー信号Ejωから引かれる。図1-6に示されるような全部のシステムは、ユーザーによる予めに減衰の特性またはAjω=|A|ejφAを決定させる時間または周波数領域のgゲイン因子を有する。コントロールシステムのメモリに格納される複素数のフィルタまたはルックアップテーブルGjωは、所望の減衰Ajω=1-Gjωを得るように使われ得る。ルックアップテーブルは、一定であり、およびそのように、関係式Ejω/Djω=Ajωである。信号Ejωによって表される音響エラーは、リスナーによって知覚される。妨害ノイズ信号Djωは、ANCシステムが完全にスイッチを切られる場合、知覚される信号である。システムのユーザーが、事前に決定されるべき位相情報がなしに減衰|Ajω|のみを望む場合、ルックアップテーブルは、実数値と結合される0≦G<∞を有する値Gjω=1-|Ajω|のみを含む。この設定と共に、位相φAは、図4を参照することと共に前文に説明されるようにふるまう。複素数の値Ajωが選択される場合、その結果、Gjω=1-Ajωにおいて、次にAjωの振幅および位相は共に、以下のように、決定される。従って、知覚された信号Ejωの位相は、φE=φAφDで妨害ノイズ信号Djωに関連する。この欠点を克服し、および最終的に知覚されたエラー信号Ejωの選択可能な位相φEを提供するシステムは、図7を参照することと共に記述される。図7は、図6に応じて、前のニーズを達成するように複素数のゲインGjωを自動的に調整するための追加の配列31を有するシステムを説明する。この配列31において、複素数のゲインGjωは、3つの位相計算ユニット27,28、29および引き算器30を含むゲインコントロールユニットによって提供される。計算器ユニット27は、リスニング位置で周波数領域=Djωの妨害ノイズ信号d[n]の推定である推定のエラー信号D^jωに偏角関数arg{}を適用し、計算ユニット28は、ターゲットエラー信号-E_djωに偏角関数arg{}を適用する。Arg{}は、複素数で操作する関数例えば、平面として想像されるであり、ポイントをオリジンとつなぐラインと正の実数軸との間に、ポイントの偏角として知られる角度を直感的に与え、その偏角が、数を表す位置ベクトルのハーフラインと正の実数軸との間の角度前文の方程式で概要を述べたようにである。計算器ユニット27の出力信号は、計算器ユニット29に新しく計算された適応ゲインの位相を表す信号arg{G_ajω}を供給する引き算器30によって、計算器ユニット28の出力信号から引かれ、計算器ユニット29において、操作子|Gjω|ej{}を用いて処理される。従って、前の絶対値|Gjω|は再び受け取られ、しかし位相φG=arg{Gjω}は、新しく計算されすなわち、適応される、{}によって表示される。絶対値|Gjω|は、周波数領域のルックアップテーブルとして格納され得る。計算器ユニット29は、乗算器26に複素数のゲインGjωを提供する。配列31において、推定の遅延されたノイズ信号D^jωは、複素数のターゲットエラー信号、すなわち、-E_djωと比較され、および異なりは、例えば、この異なりが一定に保たれるように複素数のゲインGjωを計算適応するために、評価配列、すなわち、計算ユニット29によって使われる。従って、推定の遅延されたノイズ信号D^jωおよび所望のエラー信号E_djωは、互いに比較され、すなわち、実際の妨害ノイズ信号d[n]を表す推定の遅延されたノイズ信号D^jωの位相は、所望のエラー信号E_djωの位相から引かれる。2つの位相の異なりすなわち、これらの2つの複素数の信号の比率E_djω/D^jωに基づいて、新しい複素数のゲイン因子Gjωは、位相が適応されるのみにおいて計算される。前の概要を述べたように、コントロール可能な減衰Ajωの位相および絶対値は、Ajω=Ejω/Djω=1-Gjωに従って、エラー信号Ejωおよび遅延されたノイズ信号Djω=d[n]周波数領域にいてに関連する。近似された妨害ノイズ信号D^jωが処理ユニット11によって推定され得る引き算器22の出力のとき、および所望のエラー信号E_djωまたはその位相arg{E_djω}が、例えば、ルックアップテーブルによって容易に提供される場合、を有する適応ゲインG_ajωまたはその位相arg{G_ajω}は、計算され得る。位相の計算で、一連のステップにおいて、システムに使われる複素数のゲインは、Gjω,k1=|Gjω,k|e^jarg{G_ajω,k}Gjω=|Gjω|e^jarg{G_ajω}に従って、離散的計算によって適応される。従って、伝送関数z^-1を有する遅延ブロックは、計算ユニット29の下流に接続され得る示されていない。また|Gjω|は、ルックアップテーブルとしてシステム内に格納され得る。従って、エラー信号e[n]の位相は、リスニング位置4において妨害ノイズ信号d[n]および補償信号y’[n]の重ね合わせから生じる音声信号が所望エラー信号E_djωのターゲット位相によって規定されるように所望の特性に適応されるように、変えられかつコントロールされる。合計エラー信号Ejωは、位相φE_d=arg{E_djω}および振幅|Ejω|=|1-GjωDjω|=|AjωDjω|を有する。2つの操作のモードは可能である。1.位相のみは、Gjω=|Gjω|e^jarg{G_ajω}またはGjω,k1=|Gjω,k|e^jarg{G_ajω,k}を適応される。|Gjω|、E_djωまたはarg{E_djω}はルックアップテーブル内に格納される。2.振幅および位相は、Gjω=G_ajω=1-E_djω/D^jωまたはGjω,k1=G_ajω,k=1-E_djω/D^jω,kを適応される。E_djωのみは、ルックアップテーブル内に格納され、およびEjωとして音響的に提供される。図8は、図7に応じて、引き算器30と計算ユニット29との間に接続される追加の平均するユニット36を有するシステムを説明する。平均するユニット36は、引き算器30の出力と、他の入力が係数要素34係数aを介してラッチ35の出力に接続される加算器33の入力との間に接続される係数要素32係数1-aを有するを含む。ラッチ35の入力は、加算器33の出力に接続される。周波数領域において平均するための追加のユニット、ブロックまたはサンプル的処理等は、あり得る場合によって提供され得る図面に示されていない。複素数のゲインおよび複素数のゲインを自動的に調整するための配列はまた、図1、2および5で説明されるようなシステムに関連して使われ得る。この配列は、図1の点線g[z]によって表示されるような適応性フィルタ内に含まれ得る。複素数のゲイン因子はまた、乗算器または分配器の代わりに、コントロール可能なフィルタによって提供され得る。さらに、本発明の範囲は、自動車の応用に制限されなくて、他の環境例えば、ホームシネマのような消費者の応用等、およびシネマおよびコンサートホール等もにも適応され得る。前述の例において、修正かつフィルタされたX最小二乗平均MFXLMSアルゴリズムは、例えば、FXLMSを用いた最大のステップサイズが、二次パス内に生じる遅延の逆数であるゆえに、より速い収束を提供するように使われ得る。従って、FXLMSアルゴリズムの収束遅延は、MFXLMSと対照的に、音響的な二次パスの長さを増加すること共に増加する。MFXLMSアルゴリズムを使うときに、例えば、図2のシステムにおいてフィルタ17からフィルタ20へフィルタ係数のコピーはコントロールされ得、従ってシステムが不安定になる傾向がある場合、システムを安定に保つことを許可する。既に述べたように、参照ノイズ信号x[n]は、音響信号または非音響的例えば、合成される信号であり得る。さらに、参照ノイズ信号x[n]は、時間領域のアナログ信号としてピックアップされ得、しかしブロック的FFTまたはサンプル的Goertzel、ヘテロダインに周波数領域内にデジタル的に処理され得る。エラー信号e[n]は、また、時間領域のアナログ信号としてピックアップされ得、しかしブロック的FFTまたはサンプル的Goertzel、ヘテロダインに周波数領域内にデジタル的に処理され得る。補償は、周波数領域内にブロック的またはサンプル的に処理され得、時間領域のアナログ信号として音響的に発される。適合可能なg因子は、時間または周波数領域で処理され得る。当然、当業者にとって、同じ機能を行う他の部品が適切に代わりに用いられることは明白である。本発明のコンセプトに対するこのような修正は、以下の請求項によってカバーされるつもりである。"