基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究

通过对噪声主动控制技术中广泛应用的归一化滤波最小均方算法的分析,提出了基于频率选择性的归一化滤波最小均方算法并建立了该算法在噪声主动控制中的应用模型;在Matlab/Simulink环境中建立了归一化频率选择性最小均方算法的仿真模型,通过合理地选取自适应滤波器的结构、滤波器长度、收敛因子等控制参数,对单频噪声信号和窄带随机噪声信号进行了自适应抵消仿真分析。仿真结果表明,噪声信号抵消效果明显,与理论分析的结论一致,证明该算法准确并且有效。     

基于车内噪声主动控制的选择性消声方法研究

基于噪声主动控制技术中的频率选择性最小均方算法,利用自行设计的自适应噪声有源控制系统,对被试车辆发动机工作在800 r/min、2 200 r/min、3 000 r/min时进行了低频段噪声选择性抵消控制。试验结果表明,所开发的噪声有源控制系统对稳态工况下发动机发火频率及四阶谐波频率有良好的抵消效果;并在副驾驶员左耳旁位置分别取得了8.2 dB(Lin)、6.6 dB(Lin)和9.7 dB(Lin)的降噪量。     

基于粒子群优化算法-支持向量回归算法的氨氮传感器温度补偿

针对野外低温环境下,基于铵离子选择性电极的氨氮传感器检测失准问题,通过分析传感器检测原理,在0～30℃进行了水质标样氨氮检测对比实验,探究了温度变化对氨氮传感器输出结果的影响;将粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与支持向量回归(support vector regression, SVR)结合,建立了氨氮检测的PSO-SVR温度补偿模型,并与最小二乘多项式回归、传统SVR建立的温度补偿模型对比,PSO-SVR温度补偿模型具有较高的决定系数和较小均方根误差(root mean square error, RMSE)。在实际水样检测实验中,经过该模型补偿后氨氮传感器的输出值与实验室内根据《水质氨氮测定》(HJ 535—2009)测得的氨氮标准值之间最高偏差为4.76%,最低偏差为0.64%,偏差范围符合预期补偿目标,表明模型具有较高的温度补偿精度,对非训练数据具有良好的泛化能力,能够满足实际使用的精度要求。