该文以实际问题中常见的以若干谱线成分为主的有色噪声的有源控制问题为应用背景,对选频有源噪声控制(FSFANC)系统进行了系统性的研究.现有的有源噪声控制(ANC)系统难以有效地处理这种噪声.该文在Meurers等人提出的FSFANC算法(Meurers算法)的基础上,对FSFANC系统进行了全面、深入的研究工作,提出了多种FSFANC方案,进行了详细的理论分析、计算机仿真和实验工作.该文的主要创新之处为:(1)提出了一种改进的正交分解结构.该结构是一个只有两个系数的FIR型数字滤波器,两个系数分别为系统频率响应的实部和虚部.与标准正交分解结构相比,该结构的优点是不需要进行希尔伯特变换,不但大大简化了计算,还给系统的严格理论分析带来了方便.它把对信号的时域处理与频域处理有机地结合在了一起.(2)把改进正交分解结构用于FSFANC系统的研究,提出了基于正交分解结构的FSFANC算法,进行了严格的理论分析.该算法不但解决了现有FSFANC算法对频率误差过度敏感以致对频率估计精度要求过高的局限性,还具有结构简单、稳定性高、收敛速度快、计算量少等优点.(3)针对FSFANC系统的特点,提出了采用附加正弦信号方法进行次级通道在线辨识的方法,并给出了基于正交分解结构的辨识系统和算法,该方法可以获得较高的辨识精度.(4)提出了一种不需要次级通道辨识的FSFANC算法,该算法把单纯形寻优方法引入ANC问题的研究,给出了一条解决ANC次级通道问题的新途径.论文的研究成果完善了FSFANC系统的控制算法理论,丰富和发展了ANC系统的研究成果.对于解决常见的以若干谱线成分为主的有色噪声的有源控制问题有具有重要的指导意义.