anc計算機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

前端式進階自適應性回授函數連結類神經網路之主動式噪音控制應用

為了解決anc計算機的問題，作者林宗緯 這樣論述：

在計算機科學領域中，前端與後端係描述進程的開始與結束，亦是與用戶直接溝通或將其結果輸出的舉動，本論文架構因關鍵之自適應機制乃於訊號輸入端進行判斷與修正，進而影響其噪音控制的結果優劣，故以”前端”為命名指標，其次，根據DF-FLANN基礎與ODF-FLANN自適應性概念，結合兩者提出改良式系統，不僅具備輸入訊號之線性與非線性考量，亦因應輸出起始爆音加入降噪機制，綜合以上故以”進階”兩字表達，基於上述原因作者提出新型架構，稱之為 FAADF-FLANN ( Front-end Advanced Adaptive DF-FLANN ，以下簡稱 FAADF-FLANN)。本論文旨在改良 DF-FLA

NN 架構之資料型態使其縮短過久的運算時間，並於次通道加入降噪機制使爆音情況可獲得改善，最後即修正自適應性學習使其更精準化；於MATLAB測試實驗中我們可觀測出，FAADF-FLANN在處理資料筆數1000時已比DF-FLANN減少40秒程序執行時間，隨著資料筆數增加兩者差異亦跟著大幅上升，於資料筆數20000時更可差異至600秒左右；其中，次通道初始值也由原相差6倍振幅縮減至相差2~4倍；最為重要的自適應性學習，加入前端判斷機制後，使FAADF-FLANN可於不同的μ值設定下進行運作，亦能在輸入為亂數條件的振幅中達到學習與收斂，從這些改良結果來看，我們更能明確看出FAADF具備之優勢。

適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計

為了解決anc計算機的問題，作者翁國原 這樣論述：

本論文實現適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計，分別採用NLMS(Normalization Least Mean Square)及LMS演算法，在架構上分別為管線化運算ANC_a與循序輸入式ANC_b兩種架構。兩種架構均為改良雙麥克風前饋式架構，分別於改良演算法運算以及加入P(z)和S(z)參數等方式，完成單麥克風主動式抗噪設計。演算法設計上可節省麥克風硬體上的成本。硬體架構部分，我們在適應性濾波架構中加入管線化架構，加快迭帶(iterative)運算速度，降低運算時間，達到即時運算效能；並設計客製化記憶體存取大量的運算資料，以FPGA(Field-Programmable Gate

Array)驗證噪音消除效果。而在晶片設計，採用Power Optimization ，使用RTL Power Optimization和Gate-level Power Optimization技術，以降低晶片功率消耗。由實驗得知，本論文利用抗噪演算法分別設計ANC_a與ANC_b架構，ANC_a架構針對100 ~ 300 Hz噪音有效消除，最大可在175 Hz噪音消除10 dB。ANC_b架構可針對325~875 Hz噪音有效消除，最大可在480 Hz噪音消除18 dB ; 並在Core Power上，可有效降低2.5％功率消耗。藉由採用標準Cell-based設計流程，使用TSMC90n

m製程，完成ANC_a晶片以及ANC_b晶片。此ANC_a晶片最高運算頻率可達87.2 MHz；ANC_b晶片最高運算頻率可達57.6 MHz。由以上結果得知，本論文所提出的適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計，經由演算法以及硬體架構改良，可針對外部噪音能有效消除。