基于自适应梯度下降算法的扬声器系统辨识

扬声器模型参数辨识中，常规的固定步长梯度下降算法耗时较长，且在初始参数误差较大时，参数辨识常常会不稳定。因此，提出了一种在频域中识别扬声器系统参数的变步长梯度下降算法。变步长梯度下降方法监测识别参数辨识的趋势，并自适应地调整相应的学习速率。该自适应方法消除了手动调整学习速率的需要。此外，由于直接计算复杂模型的梯度并不容易，采用了中心差分的方法近似计算模型的梯度。通过建立动圈扬声器模型，设置不同初值和迭代误差结束标准，比较了固定步长方法、最小二乘法和自适应步长方法的收敛性以及辨识效果，并使用微型扬声器进行测试验证。仿真和实验表明，该方法具有更高的效率，对初始误差有更好的普适性和鲁棒性。