为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square, FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题，提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法，并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、 SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号，采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真，对比分析这4种算法的性能。结果表明：与其他3种算法相比，采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时，误差信号的平均绝对值更小，平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知，SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题，研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。