【技术实现步骤摘要】
一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统和方法
本专利技术涉及噪声主动控制,尤其涉及一种有源噪声主动控制系统。
技术介绍
噪声无处不在的存在于我们的日常环境中,影响着我们的日常生活,长时间的高噪声环境会严重影响人们的身心健康。噪音在世界各地都存在,如家庭中的各种家用电器,如空调、洗衣机、电冰箱等。工厂中的一些工业设备,如切割机、通风管道、压缩机、发电机等,在运行过程中也会产生大量的工业噪声。因此,噪声控制是一项非常重要和值得注意的工作。一般来说,被动噪声控制和主动噪声控制是抑制噪声的两种有效方法。主动降噪是目前最有效的降噪方法之一,主动降噪系统的收敛速度和降噪性能是主动降噪设计中面临的主要挑战。LMS算法(最小均方算法)由于其易于实现、效率高的优点,被广泛应用于信号处理、回声抵消、神经网络、数字通信等领域。为了使算法快速收敛,得到的稳态误差非常大。因此,为了创建一个好的LMS算法,需要对收敛速度和稳态误差进行规划。因此,本领域的技术人员致力于对于改进的变步长LMS算法,提出一种变步长LMS算法的有源 ...
【技术保护点】
1.一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统,其特征在于,包括控制滤波器,所述的控制滤波器通过可变的步长值来更新滤波器权值,滤波器权值更新公式为:/nW(n+1)=W(n)+2μ(n)e(n)X(n)+α[W(n)-W(n-1)];/n其中X(n)为滤波器的输入信号,e(n)为滤波器的误差信号;步长更新公式为:/nμ(n)=blg(a|e(n)|
【技术特征摘要】
1.一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统,其特征在于,包括控制滤波器,所述的控制滤波器通过可变的步长值来更新滤波器权值,滤波器权值更新公式为:
W(n+1)=W(n)+2μ(n)e(n)X(n)+α[W(n)-W(n-1)];
其中X(n)为滤波器的输入信号,e(n)为滤波器的误差信号;步长更新公式为:
μ(n)=blg(a|e(n)|m+1);
其中a,b,m为阶跃因子,α为动量因子。
2.如权利要求1所述的采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统,其中,还包括建模滤波器辅助建模滤波器H(n)。
3.如权利要求2所述的采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统,其中,所述的可变的步长值逐渐变小。
4.如权利要求3所述的采用变步长LMS算法的噪声主动控制系统,其中,所述的阶跃因子a用于控制曲线整体变化,阶跃因子用于b控制曲线的幅度大小,阶跃因子m用于控制曲线底部变化速率,动量因子α影响算法的收敛速度。
5.一种采用变步长LMS算法的噪声主动控制方法,其特征在于,包括步骤:
(1)实时检测...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏义坤,张铣栋,王政道,杨徽,张炜,朱祖超,
申请(专利权)人:浙江理工大学,
类型:发明
国别省市:浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。