【技术实现步骤摘要】
本申请涉及降噪，尤其涉及一种车辆降噪方法、装置、设备、介质、程序产品及车辆。
技术介绍
1、随着汽车技术的发展，为了提升乘车体验，大量汽车增加了主动降噪功能，用于降低车内发动机噪声。目前主动降噪功能采用的自适应滤波算法通常是采用梯度搜索的最小二乘算法(lms)。lms算法关键的数据之一是迭代步长。相关技术中会采用试验标定出的迭代步长用于主动降噪，但采用标定的迭代步长时，车辆的降噪效果仍然较差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种车辆降噪方法、装置、设备、介质、程序产品及车辆，提高了车辆降噪效果，以至少部分地解决上述技术问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供一种车辆降噪方法，车辆降噪方法包括：
3、根据目标迭代步长数据控制车辆进行降噪处理，所述目标迭代步长数据基于至少两种次级通道下的迭代步长数据确定。
4、根据本申请的第二方面，提供一种电子装置，包括：
5、降噪模块，用于根据目标迭代步长数据控制车辆进行降噪处理，所述目标迭...
【技术保护点】
1.一种车辆降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述根据目标迭代步长数据控制车辆进行降噪处理，包括：
3.如权利要求1所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述迭代步长数据包括对应次级通道下的迭代步长边界，以及所述迭代步长边界对应的频率，基于至少两种次级通道下的迭代步长数据确定目标迭代步长数据，包括：
4.如权利要求3所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述根据所述频率对应的迭代步长边界，确定所述频率对应的目标迭代步长边界，包括：
5.如权利要求3所述的车辆降噪方法，其特征在于，次...
【技术特征摘要】
1.一种车辆降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述根据目标迭代步长数据控制车辆进行降噪处理，包括：
3.如权利要求1所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述迭代步长数据包括对应次级通道下的迭代步长边界，以及所述迭代步长边界对应的频率，基于至少两种次级通道下的迭代步长数据确定目标迭代步长数据，包括：
4.如权利要求3所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述根据所述频率对应的迭代步长边界，确定所述频率对应的目标迭代步长边界，包括：
5.如权利要求3所述的车辆降噪方法，其特征在于，次级通道下迭代步长数据的确定步骤包括：
6.如权利要求5所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述收敛性统计分析模型的构建过程包括以下步骤：
7.如权利要求6所述的车辆降噪方法，其特征在于，基于所述目标频率对应的理论迭代步长边界，构建所述收敛性统计分析模型之后，还包括：
8.如权利要求6所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述基于目标频率对应的理论参考信号，算法内置传递函数和所述理论次级通道传递函数，计算出所述目标频率对应的理论迭代步长边界，包括：
9.如权利要求8所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述基于目标频率对应的理论参考信号，算法内置传递函数和所述理论次级通道传递函数，构建所述目标频率对应的自适应滤波的误差迭代矩阵，包括：
10.如权利要求6所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述算法内置传递函数通过对至少两种实车工况下测量得到的第一次级通道传递函数进行回归得到。
11.如权利要求5所述的车辆降噪方法，其特征在于，所述获取所述次级通道对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨冬生，赵彤航，彭博，张刘锋，胡乃杰，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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