复杂环境如汽车车厢内路噪的有源噪声控制(Active Noise Control,ANC)通常依赖大量传感器来获得有效的噪声控制性能,使应用传统自适应算法的收敛速度缓慢且计算量较大.针对这一问题,在频域滤波参考最小均方(Frequency Domain Filtered-x...复杂环境如汽车车厢内路噪的有源噪声控制(Active Noise Control,ANC)通常依赖大量传感器来获得有效的噪声控制性能,使应用传统自适应算法的收敛速度缓慢且计算量较大.针对这一问题,在频域滤波参考最小均方(Frequency Domain Filtered-x Least Mean Square,FDFxLMS)算法的基础上提出了多迭代预处理正则化频域滤波参考最小均方(Multi-Iterative Pre-Regularized Frequency Domain Filtered-x Least Mean Square,MIPR-FDFxLMS)算法,该算法的多迭代策略提升了算法收敛速度并保持较高的计算效率,预处理的正则化因子改进方法保证了算法的稳定收敛.基于实测汽车道路噪声数据的仿真结果表明,与传统自适应算法相比,提出的MIPR-FDFxLMS算法在收敛速度方面具有明显优势,展示了其在实际路噪控制系统中的应用前景.展开更多
涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(seq...涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(sequential partial update-McFxLMS,简称SPU-McFxLMS)算法,开发了多通道主动噪声控制系统。SPU-McFxLMS算法通过更新部分滤波器权值,在保证收敛精度的同时能够显著降低计算复杂度。首先,对比分析了传统McFxLMS算法与SPU-McFxLMS算法的原理差异,通过理论推导证明其计算效率提升特性;其次,建立了算法仿真模型,通过仿真验证了理论分析结果;最后,基于SOM-TL6678核心板开发了16通道的主动噪声控制系统,并搭建飞机座舱地面模拟实验平台进行实验。结果表明,该系统在108 Hz和216 Hz双频噪声场景下,各位置的平均降噪量能够达到10 dB以上。展开更多
文摘复杂环境如汽车车厢内路噪的有源噪声控制(Active Noise Control,ANC)通常依赖大量传感器来获得有效的噪声控制性能,使应用传统自适应算法的收敛速度缓慢且计算量较大.针对这一问题,在频域滤波参考最小均方(Frequency Domain Filtered-x Least Mean Square,FDFxLMS)算法的基础上提出了多迭代预处理正则化频域滤波参考最小均方(Multi-Iterative Pre-Regularized Frequency Domain Filtered-x Least Mean Square,MIPR-FDFxLMS)算法,该算法的多迭代策略提升了算法收敛速度并保持较高的计算效率,预处理的正则化因子改进方法保证了算法的稳定收敛.基于实测汽车道路噪声数据的仿真结果表明,与传统自适应算法相比,提出的MIPR-FDFxLMS算法在收敛速度方面具有明显优势,展示了其在实际路噪控制系统中的应用前景.
文摘涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(sequential partial update-McFxLMS,简称SPU-McFxLMS)算法,开发了多通道主动噪声控制系统。SPU-McFxLMS算法通过更新部分滤波器权值,在保证收敛精度的同时能够显著降低计算复杂度。首先,对比分析了传统McFxLMS算法与SPU-McFxLMS算法的原理差异,通过理论推导证明其计算效率提升特性;其次,建立了算法仿真模型,通过仿真验证了理论分析结果;最后,基于SOM-TL6678核心板开发了16通道的主动噪声控制系统,并搭建飞机座舱地面模拟实验平台进行实验。结果表明,该系统在108 Hz和216 Hz双频噪声场景下,各位置的平均降噪量能够达到10 dB以上。
