基于函数映射的非线性FIR主动噪声控制算法
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更新于2024-08-12
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"该论文主要探讨了自适应非线性FIR主动噪声控制技术,针对非高斯噪声问题,提出了一种基于Hammerstein/Wiener模型简化Volterra滤波器的方法。作者张兴华、任雪梅和黄鸿来自北京理工大学自动化学院。他们设计了一种基于函数映射的非线性FIR主动噪声控制器,并采用二阶Renyi误差熵和均方误差加权和的广义滤波-X梯度下降算法实现自适应控制。该算法在保证系统简单性和减少学习参数的同时,结合了信息熵和均方误差的优点,具有良好的收敛性。通过仿真验证了这种方法的有效性。"
在主动噪声控制(Active Noise Control, ANC)领域,非线性FIR(Finite Impulse Response)控制器是一个重要的研究方向,它能够处理复杂的噪声环境。传统的FIR滤波器在处理非高斯噪声时可能表现不佳,因为它们通常假设噪声是高斯分布的。Hammerstein/Wiener模型则提供了一个有效工具来处理这种非线性问题,它将系统模型分解为一个线性部分和一个非线性部分,简化了对非高斯噪声的建模。
Volterra滤波器是一种常用的非线性滤波器,但其计算复杂度较高。论文中提到,通过借鉴Hammerstein/Wiener模型的思想,可以对Volterra滤波器进行简化,以适应非线性主动噪声控制系统。这种方法降低了计算负担,使得实时控制成为可能。
提出的广义滤波-X梯度下降算法是优化非线性FIR控制器的关键。它结合了二阶Renyi误差熵和均方误差,这两种误差度量方式分别考虑了噪声分布的形状和强度,从而提供了更全面的误差信息。通过加权和的方式,算法能够自适应地调整控制器参数,以适应不断变化的噪声环境。同时,这种方法的收敛性分析确保了算法在实际应用中的稳定性。
论文的仿真结果证明了所提方法在抑制非高斯噪声方面的有效性,这为实际工程应用提供了理论支持。这种自适应非线性FIR主动噪声控制技术有望应用于各种需要噪声控制的场景,如航空、汽车工业、音频设备以及电子产品等,以提高噪声抑制效果并降低复杂性。
2022-06-24 上传
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