隨著環境噪音問題的日益嚴重，降低噪音的方法顯得越來越重要。噪音，亦即不想要的聲音，可以採用兩種基本方法予以降低：被動式(passive)噪音控制與主動式(active)噪音控制。傳統的噪音改善方法，主要為被動式控制方法，例如：實際之噪音環境如汽機車的排氣管與大樓或工廠的通風管路等等，可藉著管道內截面改變，以造成其音響阻抗的變化，增加反射的效果，而降低聲音之能量傳輸，或在管道內裝設吸音材料造成聲波的吸收衰減。當上述方法用於汽機車的排氣管時，易造成積碳( carbon clogging )、吸音材料之熱裂( thermal cracking )以及回壓( back pressure )等等問題。至於對欲阻隔噪音之防制效果而言，也僅500Hz以上者，始具較理想之隔絕效果，而對於低頻噪音( 500Hz以下 )，則既不實用也不經濟。

主動式噪音控制(ANC)的方法，係藉由數個可控制之第二聲源的適當配置，產生與噪音相位差180度的聲波，致其兩者間形成破壞性的干涉疊加，達到消除噪音的目的。與被動式噪音控制方法比較，ANC適合應用於低頻的噪音環境，因此正可彌補被動式噪音控制方法的缺點。

近十餘年來，由於數位訊號處理器(DSP)運算速度的突飛猛進與適應性訊號處理演算法的理論發展趨近成熟，促使ANC技術的各種應用得以逐步實現，而成為聲學應用研究的主流之一。雖然噪音的主動控制基本概念十分簡單，然而實際上卻是涉及物理聲學、訊號處理、控制理論、與系統整合等之結合問題。每一個環節都必須瞭解清楚，始能克服研究中所遭遇到的困難。

在物理聲學方面，最常遇到的問題是聲場回饋(acoustical feedback)造成控制的不穩定，此項問題需要從聲學角度來探討感測器與第二聲源的最佳配置位置，以降低聲場回饋的影響。訊號處理的方法會決定參考輸入訊號是否會有aliasing或distorsion，處理不恰當會造成控制發散。近年來，適應性主動控制的應用研究中，有相當多的研究是採用Filtered-X LMS演算法，其與傳統適應性主動控制的差異在於考慮誤差路徑的影響。

以往研究之適應性主動噪音控制器對於寬頻帶噪音的控制效果不佳，而在許多實際的噪音環境卻是屬於寬頻帶，如通風空調或工業排氣管道等等，這使得適應性主動噪音控制技術一直無法實現成為穩定有效的產品。而本實驗室即針對時間域Filtered-X LMS演算法的缺點進行研究改善。