在我们的日常生活环境中存在着大量的噪声,噪声时刻影响着人们的工作和休息。因此,如何有效减少噪声带来的影响成了人们重点关注的问题。目前,汽车、便携式穿戴设备、家电等行业已经开始把噪声控制做为一个重点攻克的技术问题。主动降噪因为其卓越的适用性和优秀的低频段降噪能力而成为目前一个热门的研究课题。一个完整的主动降噪系统主要包括上层的主动控制软件系统和硬件系统两部分组成。软件控制系统部分很大程度上决定了系统的降噪性能,其可以进一步细分为底层的自适应算法部分和与之相适应的控制结构,这两者共同决定了控制系统的性能。因此本文从自适应算法和控制结构两个方面都进行了研究。自适算法是控制系统的最底层的部分,提高算法的性能有利于提升主动降噪的能力。本文研究了经典的最小均方（LMS,Least Mean Square）算法和滤波最小均方（FXLMS,Filtered-x Least Mean Square）算法。结合主动降噪耳机所面对的大动态度的信号处理的特点,本文基于归一化最小均方（NLMS,Normal Least Mean Square）算法提出了改进的RNLMS算法。本文对改进的RNLMS算法进行了详细的算法分析和计算机仿真。计算机仿真结果表明:该算法的性能基本达到预期的目的。主动降噪耳机的原理是通过扬声器产生反相噪声来抵消初始噪声。而扬声器系统的加入必然会引入频谱的失真,这种失真会使次级声道模型变得复杂,不利于实时主动降噪中对初级声道的在线辨识。为了改善这个问题,本文提出了一种基于逆滤波的频率均衡方法;并将该种方法运用于前馈加反馈的复合式主动降噪耳机系统,得到了一种新的主动降噪控制方案。这一方法也是本研究的核心创新点,为此本文给出了详细的系统推导过程和相关理论证明,给出的计算机仿真结果也充分的证明了该方法的有效性。为了提高降噪效果,本文的主动降噪控制方案还补偿了次级声源扬声器对参考信号造成的污染。为了将该方法付诸实际的工程运用,本课题完成了一套基于TI的C6748LCDK开发板的主动降噪耳机系统。通过实时主动降噪对比实验结果来看,该系统基本达到设计目的也充分论证了前文所提出方法的优越性。