自适应主动噪声控制系统的仿真研究

对主动噪声控制系统的前馈型、反馈型和混合型3种控制方式进行了比较,利用Simulink设计了实现FxLMS算法的模块,并进行仿真。结果表明,前馈型控制方式可降低与参考信号相关的噪声;反馈型控制方式可降低可预测的噪声;而混合型控制方式可同时降低这2种噪声。     

一种用于窄带主动噪声控制系统的性能优化算法

针对窄带主动噪声控制(NANC)系统的收敛问题,提出一种变遗忘因子变步长的滤波-X加权累加最小均方算法.本文在滤波-X加权累加最小均方算法基础上,利用互相关的误差信号构建变遗忘因子策略,并通过遗忘因子构造了变步长策略使系统获得更优的参数值,更好的平衡算法的收敛速度、跟踪能力及稳态误差之间的矛盾,同时增强了抗干扰能力,有效提升算法的整体性能.仿真实验表明本文算法在平稳和非平稳环境下具有更好的性能.     

基于泄漏残余误差分离器的窄带主动噪声控制系统

传统窄带主动噪声控制系统中,各窄带噪声分量由各控制器并行处理,而相应的控制系数却仍由系统的整体残余误差进行更新。这导致各控制器之间相互影响,从而降低了系统的收敛速度。为保证各控制器单独利用自身的残余误差来更新控制系数,实现残余误差信号的频率分量分离,该文提出一种基于泄漏残余误差分离器的窄带主动噪声控制系统,并对新系统进行初步统计分析。理论分析、仿真及实验表明,这种引入泄漏因子的残余误差分离器,在不牺牲稳态性能情况下,提升了系统的鲁棒性和收敛性。     

一种应对窄带非线性主动噪声控制的混合结构

分析参考信号为窄带信号、初级路径为非线性路径、次级路径为非最小相位系统的主动噪声控制（ANC）的初级噪声特性,探究有限脉冲响应（FIR）反馈预测结构和前馈函数链接人工神经网络（FLANN）结构的消噪原理,并探讨其各自的优势及局限性.通过分析总结,本文提出FLANN-FIR混合结构ANC系统,该系统对FIR反馈预测结构和前馈FLANN结构进行优势互补,不仅可以消除可预测部分噪声,对不可预测部分噪声一样具有抑制作用.仿真表明,在不同信噪比参考信号和不同非线性初级路径下,提出的混合结构都具有良好的稳态误差和收敛速度.     

一种改进的非线性窄带干扰抑制技术

针对Volterra非线性信号处理技术所要求的计算量大的特点,该文提出了一种改进的非线性Volterra滤波技术,用于扩频通信中干扰抑制。与常规Volterra滤波算法相比,改进算法能大大减小Volterra滤波器的长度,从而使计算量大幅下降。仿真结果验证了该算法的优越性。     

一种抑制直扩通信窄带干扰的新型非线性自适应预测滤波器

为了更有效地抑制直接序列扩频通信中的窄带干扰,论文提出了一种非线性Laguerre滤波抑制直扩频通信窄带干扰的方法,给出相应的自适应算法。该方法利用具有IIR和FIR滤波器特点的Laguerre时延单元构造非线性自适应预测滤波器。该方法可以使预测器的记忆深度与预测器的阶数解偶,以更少的阶数达到更优的抑制性能。仿真实验结果表明：与Vijayan和Poor传统非线性自适应预测滤波器相比,该滤波器能够保证均方误差的收敛稳定性,并能在信噪比改善提高12dB的前提下,使滤波器阶数降低为原来的1/3~1/5,具有一定的现实意义。     

一种基于加窗的窄带干扰抑制技术仿真与硬件实现

在简要总结窄带干扰抑制方案和技术的基础上,介绍了一种基于加窗的频域自适应窄带干扰抑制方法,该方法是在离散傅里叶变换(DFT)技术、自适应门限算法的基础上形成的,简单有效,可靠实用。软件仿真及硬件实测结果均证明了该方法的可行性及有效性。     

基于小波神经网络的次级通路建模研究

在有源噪声控制系统实现的过程中,次级通路建模精度对有源控制算法实现、系统的稳定性及降噪量都有重要影响。提出了一种基于小波神经网络的次级通路建模方法,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法,并通过计算机仿真验证了其有效性。     

空间自适应有源噪声控制技术

应用有源噪声控制理论,在比较反馈控制结构和前控制结构后,提出采用模型参考自适应中的ＭＲＡＳ趋稳定性设计方法,构造一种反馈结构自适应降噪的实施方案。实验表明,消声效果明显。     

有源控制中通路建模模型研究

在有源控制通路建模或有源控制实现过程中，与FIR滤波器相比，虽然IIR滤波器具有诸多优点，但由于其对系统稳定性的不利影响及其工程实现的不易性，在实际通路建模时，更多地是使用FIR滤波器模型。重点研究使用FIR滤波器对包含零极点的通路传递函数进行建模时，传递函数极点位置变化对滤波器长度的影响以及极点个数对滤波器长度的影响。     

基于鲁棒控制的管道噪声有源控制实验研究

以鲁棒控制理论为基础,详细研究了基于H∞鲁棒控制理论的有源控制器设计.同时,为了验证该鲁棒控制器的有效性,在消声室内以管道噪声为研究对象,进行了一系列相关实验验证.实验结果充分表明了该鲁棒控制器的控制性能.     

基于延迟LMS算法的管道噪声有源控制实验研究

在自适应有源控制中，次级通路建模对控制器算法实现有着重要的影响。以往次级通路建模通常会使用带有数十个甚至上百个系数的FIR滤波器，但过多的参数运算会对系统稳定性、控制实时性及硬件复杂度等方面带来麻烦。研究了一种在工程中实现简便的次级通路建模方法——通路时延估计法，并在消声室内进行了管道噪声有源控制实验。实验结果表明，次级通路时延影响着管道噪声有源控制的降噪频率以及降噪带宽。     

舱室的有源噪声控制

首先讨论了有界空间的有源噪声控制,并给出了一些较为成功的舱室有源噪声控制实例。例如,飞机座舱内和小汽车座舱舱内有源噪声控制系统和它们的降噪效果。     

语音通信中的噪声抵消技术

讨论了一种语音通信中的有源噪声抵消技术,该技术可以提高移动语音通信的私密性。将人头等效成刚性球体,并将人嘴等效成活塞辐射,计算了人头散射声场和人嘴辐射声场,同时通过在人头周围放置控制声源控制人嘴辐射声场,声场分析计算和实验结果表明,该技术能有效控制人嘴向外辐射的声场能量,一定程度上提升了语音通话的私密性。     

噪声有源控制的人工神经网络方法

讨论了有源噪声控制（ＡＮＣ）问题,提出一种基于人工神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法,给出了一种基于误差梯度下降的学习算法,证明了闭环控制系统在Ｌｙａｐｕｎｏｖ意义下的稳定性。     

管道噪声有源控制的模型研究

笔者介绍了3种建模的系统辨识方法,并用管道噪声实验系统采集的数据对这些方法进行了验证和比较。结果表明：采用不同方法得到的模型具有一致性,模型预测误差均在10％以内。