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anc主動降噪的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李昆哲,張政元寫的 應用主動式噪音控制技術於實場降噪效能之探討ILOSH108-H304 可以從中找到所需的評價。
另外網站SOUL SYNC ANC 真無線藍牙降噪耳機 - 麗文1460日也說明：近年來有主動降造功能(ANC)的真無線藍芽耳機開始慢慢普及. 而美國知名運動耳機品牌SOUL也推出第一款主動降噪耳機啦！ 這次小編就是要來開箱這款.
國立臺灣大學 電信工程學研究所 曹恆偉、錢膺仁所指導 游智翔的 基於類仿射投影演算法的前饋式主動噪音消除之設計 （2021），提出anc主動降噪關鍵因素是什麼，來自於主動噪音消除、仿射投影、最大相關熵準則、對稱阿爾發穩定脈衝雜訊。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 張政元所指導 黄明景的 使用模糊和神經網路系統改進非線性主動噪音控制器設計 （2021），提出因為有 自適應模糊回授神經控制器、窄頻主動噪音控制、自適應回授神經控制器、主動噪音消除的重點而找出了 anc主動降噪的解答。
最後網站SYNC ANC True Wireless: Bluetooth Earphones & Headsets則補充：擁有主動降噪功能﹑音頻通透模式及符合人體工學設計的無線耳機，SYNC ANC透過研發技術讓你安靜不受擾地沉浸於音樂之中。 #SOULNATION. @jkjuntaro. @soulelectronics ...
應用主動式噪音控制技術於實場降噪效能之探討ILOSH108-H304
為了解決anc主動降噪 的問題，作者李昆哲,張政元 這樣論述：
本研究之目的為應用主動式噪音控制技術(ANC)進行實場噪音改善評估，並以振動送料機噪音為探討對象。在規劃上，導入被動式及主動式相互搭配進行噪音控制，實驗室測試結果顯示，於振動送料機進料口所測得之噪音量約為97 dBA，經由隔音箱及管路式模組(ANC未開啟)的噪音控制措施後可降低至約70 dBA，而ANC開啟後可再進一步降低至約58 dBA。整體降噪效能可達約38 dBA；而在實際工作場域測試結果顯示，於振動送料機進料口所測得之噪音量約為97 dBA，經由隔音箱及管路式模組(ANC未開啟)的噪音控制措施後可降低至約73 dBA，而ANC開啟後可再進一步降低至約65 dBA
。整體降噪效能可達約32 dBA。由實驗結果顯示結合被動式與主動式的解決方案，可將振動篩選機的噪音降低30 dBA以上。另外，本研究亦評估於實際作業場域應用時之降噪成效與限制因素，以了解ANC方案的實施性能及可行性。
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基於類仿射投影演算法的前饋式主動噪音消除之設計
為了解決anc主動降噪 的問題，作者游智翔 這樣論述：
脈衝性噪音無所不在，此類噪音在短時間內會達到極高的分貝值，更可能造成人類聽力受損。快速且有效地降低環境脈衝噪音是主動式降噪技術的重要訴求之一。然而，大部分的主動式噪音控制演算法在面對脈衝性時，其噪音消除能力與收斂速度皆有不足。本研究基於最大相關熵準則以及仿射投影演算法，提出了一個兼具收斂速度與降噪能力的MFxAPLMCC (Modified Filtered-x Affine-Projection-Like Maximum Correntropy Criterion)演算法。我們提出一個新的目標函數：最大化多次資料再利用之期望訊號與次級路徑輸出訊號的相關熵和，並且推導了最佳步長使得演算法可以
有更好的收斂效能，最後考量運算複雜度的情況下，利用線性近似設計出最佳步長，同時也證明了演算法的穩定性。本研究採用數值模擬的方式驗證演算法之有效性，評量指標主要是平均噪音消除率。輸入信號考慮了:(1)白高斯噪音、(2)粉色噪音、(3)脈衝噪音(對稱阿爾發穩定分布)、(4)混合正弦噪音與脈衝噪音以及(5)實際車內引擎噪音等五種類型的信號。此外，我們也模擬了主要路徑改變時，所提出的MFxAPLMCC演算法之追蹤性能表現。模擬結果顯示MFxAPLMCC演算法相較於其他六種常見的噪音消除演算法，在收斂速度、降噪能力以及追蹤速度上均有顯著的增進。最後我們也驗證了演算法穩定度的理論分析結果與數值模擬結果的一
致性。
使用模糊和神經網路系統改進非線性主動噪音控制器設計
為了解決anc主動降噪 的問題，作者黄明景 這樣論述：
在城市的繁華生活中，噪音無處不在。從摩托車的發動機排放到自動機具系統，人越暴露在過度的噪音中，對健康的影響就越大。因此，尋找降低噪音的解決方案是吸引許多研究人員的研究課題。主動噪音控制（Active noise control, ANC）方法被認為是消除低頻噪音的有效解決方案；本論文使用自適應回饋神經網路和自適應模糊回饋神經網路來處理噪音問題。自適應反饋神經網路控制器 (AFNNC) 使用三層神經網路，在隱藏層和輸出層間具有兩個自適應濾波器，基於filtered-x 最小均方 (FXLMS) 算法來消除噪聲。 AFNNC 的優勢在於它具有快速學習算法，無需事先訓練神經網絡。而對於自適應模糊回
饋神經控制器（AFFNC），它由五層神經網路組成，其中控制器輸出層的權重持續更新以最小化誤差信號。 AFFNC 是模糊推理控制器和基於濾波最小均方 (FSLMS) 算法的自適應回饋神經網絡控制器的組合。因此，AFFNC 集成了模糊推理和神經網路學習能力，以適應窄帶噪音抑制應用中的非線性 ANC 系統。本文介紹了這兩種控制器的算法分析、收斂條件和穩定性條件，並比較兩個提出的方法與其他 ANC 控制器的計算複雜性，以及它們基於模擬實驗結果的性能，來驗證這兩個方法在窄帶 ANC 系統中的有效性。