应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

基于微机控制实现的自适应有源消声

提出一个以微机为核心的自适应有源消声系统,该系统能为研究不同系统结构的有源消声提供一个灵活的实验平台。文中采用ＬＭＳ算法为自适应滤波控制器,能自动补偿背景噪声、环境参数和电声参数变化对消声效果的影响,能在较宽频带内取得显著的消声量。实验结果表明：在双次级源的自由空间布放方式下,该系统对５０～４００Ｈｚ范围内的单频、窄带随机噪声取得的最大消声量在４０ｄＢ以上。     

基于BP网络的管道自适应有源消声研究

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比,证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显.     

自适应管道有源消声系统的研究

有源消声技术对于管道中低频噪声的控制非常有效。本文描述的自适应管道有源消声系统,性能稳定,对单频的消声量可达30dB,对宽带随机噪声的消声量不低于14dB。     

一种基于主电流自适应检测的电力有源滤波器

基于自适应滤波理论,提出了一种对主电流进行自适应滤波的电力有源滤波器.该电力有源滤波器以主电流为控制对象,控制电路比较简单.推导了该电力有源滤波器的数学模型,并在此基础上,对该电力有源滤波器的性能进行了研究和分析.实验结果证明此种电力有源滤波器是可行的.     

有源消声技术与应用述评

近十几年来 ,有源消声技术成为噪声控制领域一个多学科交叉、渗透、延伸的研究热点 ,它以其体积小、重量轻、低频消声效果好等优点获得普遍的关注。本文简述有源消声的基本原理 ,对有源消声理论研究、实现技术、产品应用三个方面的国内外研究现状、进展和难点进行了详细的阐述和分析 ,较为完整地展示了当前该研究领域的全貌 ,最后进一步分析了有源消声走向工程化过程中存在的一些主要问题 ,提出了有源消声技术的几个重点发展方向     

柴油机排气噪声有源消声模型及模拟试验

针对柴油机排气噪声的特点,建立了波形合成宽带同频谐波自适应消声模型;对柴油机的排气噪声进行了有源消声的初步设计;参考柴油机实际工况,利用高速信号处理芯片TMS320C25的汇编语言进行了编程及调试;设计并进行了模拟试验,分析了试验情况,得出了结论.     

单通道自适应有源消声系统

对单通道自适应有源消声系统进行了频域分析,对系统的有关特性进行了讨论,并分别在半消声室和普通房间进行了降噪实验。在误差传声器周围取得了一定的有效空间范围。     

一种基于自适应滤波的三相有源电力滤波器的检测算法

对电力有源滤波器现有的几种检测算法进行了而单的分析，针对目前在电力有源滤波器中应用较广 泛的瞬时无功功率理论检测法中存在的问题和不足，提出了一种基于自适应滤波理论的三相并联型电力有 源滤波器的新型检测算法，并用 Ｍａｔｌａｂ中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ对基于此算法的有源滤波器进行了建模和仿真．     

柴油机间歇性排气噪声自适应有源前馈控制的DSP仿真

分析了柴油机排气噪声的特征,利用自适应有源前馈系统对噪声进行控制;对间歇性噪声的控制进行了建模分析;对柴油机的排气噪声进行了有源消声的初步设计;参考柴油机实际工况,利用高速信号处理芯片TMS320F2812进行了编程及调试;通过实测数据和DSP仿真实验验证了所采用方法的有效性。     

基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法(IQGA)。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快,还可以改变基本遗传算法(GA)的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制。     

有源噪声控制的新近进展（Ⅱ）

从一般封闭空间、混响声场的有源控制及控制器结构与算法三个方面对有源噪声控制进行了评述,并对今后的研究趋势提出了展望。     

一种基于估计熵的自适应模糊滤波器及其在箭遥信号处理中的仿真应用

介绍了一种基于估计熵的自适应模糊滤波器 ,并将其应用于宽带噪声中火箭遥测速变信号的数字滤波。讨论了自适应模糊滤波算法 ,给出了应用实验结果。分析和实验表明 ,这种新型滤波器能根据信号的复杂程度自动调节其参数 ,对宽带噪声中非平稳随机信号有较好的滤波效果     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

自适应逆控制FXLMS算法有源噪声控制仿真研究

前馈有源噪声控制方法可在较宽的频带有效,使之获得了广泛的应用.在前馈有源噪声控制中,直接使用传统的FXLMS算法时,由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统,导致系统的性能下降.文中提出一种基于非最小相位系统逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法,用带宽随机噪声信号和实测风机通风管道噪声信号进行仿真实验研究,结果表明,较传统的FXLMS算法有明显的改进.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.