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 squa...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。展开更多
滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算...滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能。用三种常见的噪声作为参考输入信号进行仿真试验,对比了不同非线性函数变步长算法的性能。结果表明,变步长FxLMS算法能有效改善参考信号为高斯白噪声和正弦波时的收敛速度和稳态误差,且不同噪声环境下最优算法不同,但此类算法无法提升噪声源为冲击噪声时的性能。这为不同应用场景下算法的选取提供了参考。将变步长FxLMS算法应用于某车型的发动机主动噪声控制,结果表明,变步长FxLMS能显著提高定速工况的系统性能,但对急加速工况效果并不明显。展开更多
传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克...传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克服该缺点,使耳罩在低频范围取得良好的降噪性能。实验结果与分析表明,设计的基于STM32控制器的数字前馈式有源降噪耳罩对1 000 Hz以下窄带噪声有15~25 d B的降噪效果。展开更多
文摘为改善滤波-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。
文摘滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能。用三种常见的噪声作为参考输入信号进行仿真试验,对比了不同非线性函数变步长算法的性能。结果表明,变步长FxLMS算法能有效改善参考信号为高斯白噪声和正弦波时的收敛速度和稳态误差,且不同噪声环境下最优算法不同,但此类算法无法提升噪声源为冲击噪声时的性能。这为不同应用场景下算法的选取提供了参考。将变步长FxLMS算法应用于某车型的发动机主动噪声控制,结果表明,变步长FxLMS能显著提高定速工况的系统性能,但对急加速工况效果并不明显。
文摘传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克服该缺点,使耳罩在低频范围取得良好的降噪性能。实验结果与分析表明,设计的基于STM32控制器的数字前馈式有源降噪耳罩对1 000 Hz以下窄带噪声有15~25 d B的降噪效果。
