多通道自适应有源噪声控制器的设计

介绍了基于DSP的多通道自适应有源噪声控制系统,给出了系统的硬件结构及其工作原理,详细说明了有源噪声控制的自适应噪声控制算法,并给出了程序流程图.本系统采用基于Widrow HoffLMS算法的横向FIR型Filter X算法.该控制系统通过大量实验验证,得到很好的控制结果.     

自适应有源噪声控制算法的研究与实现

FLMS(滤波-XLMS)算法是广泛应用于自适应有源噪声控制技术中的算法,针对该算法收敛速度较慢的缺点,提出一种改进的FLMS算法--FTLMS算法来提高降噪系统的收敛速度.着重讨论了FTLMS算法的原理、实现方法和程序设计.理论分析表明,FTLMS算法具有运算量小,收敛速度快和适应于各种噪声环境的优点.实验结果表明FTLMS算法优于FLMS算法,同时降噪效果也有明显提高.     

有源结构声辐射自适应控制系统的一种新算法

提出了一种适用于有源结构声辐射自适应控制系统的新算法,它直接利用传感器拾取的干扰信号和误差信号实时地建立系统模型和误差通道模型,通过解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到自适应控制模型,仿真表明新算法较传统的Ｆｉｌｔｅ－ＸＬＭＳ等算法具有更好的收敛性。     

格型自适应零极点滤波器在有源噪声控制中的特性分析及其与常规算法的比较

由于IIR结构中极点的存在能更精确的描述实际声场，在某些有源噪声控制场合，自适应IIR控制结构相对于常规的FIR结构具有更大的优势，目前所采用的自适应IIR控制算法包括基于直接形式IIR滤波器结构的FULMS和FVLMS算法以及基于格型零极点滤波器结构的LFRLMS算法．对格型零极点滤波器的稳定性及迭代参数的选取方法做了分析，并对几种算法在有源噪声控制中的应用效果加以比较．实验的结果表明，在有源噪声控制中常见的声场建模阶数远远不足的条件下，LFRLMS算法具有相对良好的稳定性及收敛速度，特别是在对功率谱离散度较大并含有较多窄带成分的噪声信号进行控制的时候．     

频域自适应数字滤波器LMS算法的研究

本文应用 DFT 的“重迭保留”法和循环卷积定理、LMS 算法原理,导出了频域自适应滤波的 LMS 算法的公式。通过分析该算法的性能,并与时域LMS 算法作比较,证明了频域自适应滤波的 LMS 算法的可行性。     

空间声场的自适应有源噪声控制

自适应有源噪声控制技术（AANC）以其独特的优点,受到噪声控制界的高度重视,为低频噪声的控制开辟了一条崭新的途径．以此AANC技术为基础,结合模型参考自适应中的信号综合型MRAS超稳定设计方法及其简化工程设计方法,提出了一种自适应降噪装置的实施方案,并通过计算机仿真及硬件实验,取得了明显的消声效果．     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

多参考通道自适应有源结构声辐射控制系统参考信息的拾取研究

理论研究了多参考通道自适应有源结构声辐射控制系统参考信息的拾取问题,利用二维空间采样定理,对简支条件下矩形板的受激振动信号的采样点的个数和布放作了研究,给出了恢复矩形板的振动信号的解析形式,并作了数值计算和误差分析,得到的结果具有普遍性,对结构振动的近场声辐射的预测及进行有源噪声抵消的研究和应用具有重要的意义     

多参考通道自适应有源结构声辐射控制系统参考信息的拾取研究

理论研究了多参考通道自适应有源结构声辐射控制系统参考信息的拾取问题，利用二维空间采样定理，对简支条件下矩形板的受激振动信号的采样点的个九和布放作了研究，出了恢复矩形板的振动信号的解析形式，并作了数值计算的误差分析，得到的结果具有普通性，对结构振动的近场声辐射的预测及进行有源噪声低消的研究和应用具有重要的意义。     

多通道自适应陷波算法性能的评价指标及影响因素

在建立自适应陷波算法的离散系统状态空间方程的基础上,提出了收敛速度和稳态误差两个评价指标,推导出了收敛率和稳态误差增益的计算方法,并针对收敛系数、陷波频率数、通道数、次级通路特性与参考信号特性对收敛速度和稳态误差的影响进行了分析。最后通过实验对仿真结果进行了验证。     

频域LMS 算法在语音消噪中的应用

推导了一种替代时域 LMS算法的快速频域算法 ( FLMS) ,计算机仿真的结果表明 :它在自适应滤波器权数超过 64时 ,运算量较时域 LMS算法有大幅度的下降 ,但保持了与时域 LMS算法相同的收敛速度。同时对算法的局限性和应用范围进行了讨论。     

自适应控制在有源消声中的应用

有源消声采用自适应控制技术已经成为发展趋势，但是由于自适应控制理论发展迅速，一些较为成熟的、新的设计方法尚未应用到有源消声中．为了将这两种技术更紧密地结合起来，本文首先介绍了自适应控制领域内得以公认的模型参考自适应系统（ＭＲＡＳ）的超稳定设计方法及其简化工程设计方法，其次总结了自适应有源消声的理论进展和应用成果，最终提出采用ＭＲＡＳ的设计方法实现有源消声的新方案，为自适应有源消声的应用开辟了新的途径．     

非线性输出频域响应函数的自适应辨识算法及应用

为解决非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型用于模拟电路系统故障诊断时,传统辨识算法需多次激励计算过程耗时长的问题,提出了NOFRF的频域自适应辨识算法(NOFRF-BLMS),该算法构造了NOFRF的输入观测向量与核向量,从而可将NOFRF表示成一个伪线性结构.根据块最小均方(BLMS)原理及约束优化理论,推导出满足最小均方误差指标的NOFRF自适应辨识迭代计算公式,采用输入功率普迭代估算学习因子,由输出误差构造残差向量.NOFRF-BLMS通过在线学习方式,只需一次激励即可辨识出NOFRF,使辨识过程大幅度简化,缩短了辨识时间,具有更强的噪声抑制能力.实验结果表明,NOFRF-BLMS在相同的辨识精度下,耗时仅为传统算法的3%,且故障判断准确.     

管道噪声有源控制系统的次级声源和误差传感器位置优化

基于直流电机运行噪声的特点,对于管道有源噪声控制系统的次级声源和误差传感器位置选择,提出了两种优化策略并给出了物理系统的优化设计结果,通过实验验证了两种优化策略的可行性。在优化后的管道实验平台中使用不同有源噪声控制算法进行管道噪声控制实验,噪声源分别为160~550 Hz的单频率正弦周期信号和基波100 Hz,1—5次谐波的多频率正弦周期信号时,两种优化策略最大的降噪量分别达36.2 dB和26.4 dB,降噪效果显著,表明有源控制系统可以有效降低电机运行噪声。     

多分辨率滤波器组在自适应噪声消除中的应用

利用多分辨率滤波器组设计了自适应噪声消除新的电路结构，先将待处理信号分成两个通道，再分别利用各自通道自适应滤波器并行处理数据。由于多分辨率滤波器的应用，使得各个通道的自适应滤波器长度缩短，且并行处理，从而减小了计算复杂性，加快了运行速度。     

自适应小波算法的电力有源滤波器

利用小波变换的正交线性性质，设计基于小波算法自适应滤波器。同时，将它有效地应用于电力有源滤波器，Matlab仿真结果表明，基于自适应小波算法的电力有源滤波器，在消除高次谐波、噪声和补偿工频无功电流方面，具有较好的性能、较快的收敛速度。     

自适应有源消声耳罩

提出了设计参数与具体配戴无关的双传声器自适应有源消声耳罩，给出了有源消声耳罩的结构和原理，理论和实验表明，其在较宽频率范围有较好消声效果，且具有不依赖具体佩戴状态的良好适应性．     

局部空间自适应有源降噪系统的实验研究

针对在前人所做的有源降噪的程序设计中,对误差通道传递函数估计为1的不合理性,讨论了局部空间自适应有源降噪控制系统误差通道的在线自适应建模,给出了误差通道在线自适应建模的原理、实现方法及应用程序的设计,实验证明,采用这种方法,能明显改善系统的稳定性,提高降噪效果。     

基于自适应的单载波频域均衡算法

为了克服频率选择性信道中的码间干扰问题,研究了基于自适应的频域均衡算法。在传统的频域自适应均衡中,由于从时域到频域转换的"块"延迟特性,使所需训练序列的数量很大,降低了系统的通信效率。提出了一种自适应频域均衡算法。通过对训练数据序列在频域进行多次自适应学习,使得频域均衡器系数在此过程中逐渐收敛到最优值。由于在自适应过程中仅使用一段训练序列,而且不再进行信道参数和噪声功率的估计,从而提高了通信效率。仿真结果表明,在准静态信道条件下,该算法取得了较好的频域均衡性能。