应用于有源消声的间歇自适应RLS算法

自适应有源消声最常用的算法是滤波－ＸＬＭＳ（ＦＬＭＳ）算法，虽然ＦＬＭＳ算法运算量小，实现简便，但该算法收敛速度慢，宽带消声效果差。针对ＦＬＭＳ算法的不足，利用误差通道时延特性，本文提出间歇自适应ＲＬＳ算法。该算法兼有收敛速度快，宽带消声效果好，以及运算量相对较小的优点。     

管道自适应有源消声系统的LMS算法

本文研究管道有源消声系统的自适应控制算法。比较了ＡＡＮＣ系统中自适应滤波器采用ＬＭＳ，ＲＬＳ和ＬＳＬ等算法的特性，导出ＬＭＳ算法的递推公式。针对管道中有源消声自适应控制系统给出了用ＦＩＲ和ＩＩＲ滤波器实现有源消声的ＬＭＳ算法。通过计算机仿真比较了不同输入信号时自适应管道有源消声系统的消声量并讨论了ＬＭＳ算法中步长因子，滤波器阶数，声反馈和声延迟对算法收敛速度和消声量的影响，最后简述了对ＬＭＳ算法的     

基于蚁群BP神经网络的汽车排气噪声有源控制

BP算法容易陷入局部极小值,对初值设置敏感,以及学习速度慢等缺陷,而蚁群算法具有全局寻优、正反馈以及分布式计算等特点,提出一种蚁群BP神经网络混合训练方法(AMMAS-BP).采用自适应最大-最小蚁群算法(AMMAS),对BP网络的权值参数进行全局训练,再使用BP算法对其进行局部学习.建立基于AMMAS-BP算法的汽车排气噪声有源控制系统的仿真模型.仿真结果表明,该方法改善了BP算法的收敛速度和收敛精度,提高了控制系统的降噪效果.     

一类新型超混沌系统的非线性反馈同步研究

一类由快变和慢变吸引子构成的新型超混沌系统,具有强的抗噪声能力,但是采用传统同步算法时,同步收敛速度较慢,同步性能对响应系统参数敏感。针对该问题,该文提出非线性反馈同步算法,根据Hurwitz稳定原理,设计非线性控制变量,使得误差方程雅可比矩阵的特征值实部均小于零,并使得特征值的绝对值较大。该算法比传统同步算法收敛速度快,并且具有对系统参数不敏感的优点。仿真结果验证了上述算法的有效性。     

一种基于核的GPS空时自适应抗干扰方法

针对GPS接收系统的空时自适应抗干扰技术,分析目前基于FROST阵列处理的最小均方算法LMS(FLMS)算法,提出一种基于核方法的FLMS算法(Kernel FLMS,KFLMS).通过对空时自适应STAP和算法的建模,研究了KFLMS算法的性能.系统仿真表明,KFLMS算法不仅能抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,而且使接收机整体抗干扰能力达到70dB左右,比FLMS算法效果更优.     

双基地噪声雷达中直达波干扰抑制技术研究

针对双基地噪声雷达直达波和近距离强杂波严重影响远距离微弱目标检测的问题,对直达波和杂波干扰抑制技术进行了研究。分析了LMS自适应时域干扰抑制算法在双基地噪声雷达中的直达波干扰抑制性能。针对雷达参考信号时域强相关情况下算法收敛速度过慢的问题,提出了基于格型预测的联合过程估计对消算法,通过对参考信号进行去相关处理,降低LMS类型算法输入相关矩阵的特征值散布,提高了收敛速度。通过仿真对干扰抑制算法进行了收敛过程分析和性能验证。     

基于FPGA自适应有源降噪耳机系统的设计

介绍了反馈式自适应有源降噪耳机系统的原理,设计并实现了基于ALTERA公司DE2开发板的FPGA自适应有源降噪耳机实时系统.系统中的自适应滤波器选择FIR滤波器结构,采用收敛速度较快且适合硬件实现的NLMS算法以满足音频信号实时性的要求.实验结果表明,采用FPGA实现自适应有源降噪耳机系统是有效的.     

改进的自适应模糊C均值聚类图像分割算法

分析自适应FCM图像分割算法的优缺点,提出了改进的自适应模糊C均值聚类算法.利用像素的空间邻域信息构造二维直方图,作为自适应FCM的聚类样本,降低了样本空间的维数,解决了自适应FCM收敛速度慢,对噪声敏感等问题.通过与自适应FCM算法对含噪图像的分割结果以及分割速度,性能的对比分析,证明该算法收敛速度快,分割精度高,对噪声有较强的鲁棒性.     

基于集员滤波的宽带有源噪声控制算法

子带结构是提高宽带噪声控制的有效方法,归一化子带自适应滤波(NSAF)结构消除了传统子带结构在输出端产生混叠分量的问题,但由于在每个子带上采用相同的全带自适应滤波器,使得计算量高于传统子带结构,集员滤波(SMF)技术具有数据选择更新的特点,可有效降低计算量,且在收敛速度和稳态均方误差之间具有较好的折中性。在此引入集员滤波技术,建立基于NSAF结构的无延迟前馈有源噪声控制系统,降低计算量,最后仿真验证了该算法对宽带噪声具有更优的降噪效果。     

多通道有源噪声控制算法的仿真研究

由于FXLMS算法结构简单、性能稳定和具有全局收敛的特点,在各种自适应有源噪声控制领域中,多采用FXLMS算法及其改进形式。着重讨论了3种多通道有源噪声控制算法,对3种算法收敛性进行了比较,并利用实际采集的车内噪声对算法性能进行了验证。仿真结果表明3种多通道算法能有效地降低车内的低频段噪声。     

LMS算法的领域快速实现

推导了一种替代时域LMS算法的快速频域算法（FLMS），并对其在语音噪声抵消中的应用进行了计算机仿真。计算机仿真的结果证明：它在自适应滤波器权数超过64时，运算量较时域LMS算法有大幅度的下降，但保持了与时域LMS算法相同的收敛速度，同时对算法的局限性和应用范围进行了讨论。     

基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器

该文介绍了一种新颖的非线性自适应有源噪声对消器基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器,并采用输入信号和瞬时误差归一化的LMS自适应算法调整其系数。这种基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消器具有参数少和便于实现的模快化结构等优点。仿真结果表明:这种基于sigmoid函数的Volterra自适应有源噪声对消系统具有良好的抗噪声性能。     

基于改进的FXLMS算法的主动降噪耳机系统研究

为了有效解决主动降噪耳机系统的低频噪声,采用变步长FXLMS自适应滤波算法,克服传统定步长收敛速度与稳态误差相互制约的不足,通过构造合适的变步长因子,不但改善算法的收敛速度,而且减少了稳态误差.构建主动降噪耳机模拟控制系统,模拟次级通道路径,对噪声进行处理,仿真实验表明,该算法可以有效降低频噪声,相较于传统算法,该算法具有较好的性能.     

RBF网络在AANC系统中的应用

自适应有源噪声控制（简称AANC）是采用自适应方式完成次级声源控制的有源消声技术,AANC系统的墼心是自适应滤波器和相应的自适应算法。文中利用RBFN络的任意精度逼近函数能力来对控制器的传递函数进行逼近,并对输入样本进行训练。从而尽可能达到理想传递函数应有的输出量。仿真结果表明,用RBFN络对控制器的传递函数进行逼近,可以取得比较理想的预期效果。     

噪声有源自校正预测控制

有源噪声控制（ANC）的经典方法是采用有限脉冲响应（FIR）滤波器的Filter-X算法，该算法的一个主要缺点是次级声路径响应对控制滤波器参数自适应的收敛速度有较大影响。将预测控制方法应用到有源噪声控制领域，给出了一种参数在线自适应算法，该算法的收敛速度不受次级声路径响应的影响。仿真结果表明，给出的控制方法比传的Filter-X控制有更小的稳态误差，而且收敛速度更快。     

基于VFLMS算法抑制DSSS中的多频窄带干扰

应用变步长频域BLMS(Variable step-size FLMS,VFLMS)算法抑制直扩系统中的多频窄带干扰并进行了计算机仿真.在仿真过程中,以对误码率、功率谱密度的改善程度为主要参数.理论分析和计算机仿真结果均表明:与频域快速(Fast LMS,FLMS)算法相比,VFLMS算法具有较快的收敛速度和良好的收敛精度,可以有效地抑制直扩系统中的窄带干扰.     

无模型技术在有源噪声控制中的应用

根据无模型自适应控制的基本原理,采用同时扰动算法对有源噪声控制系统中的测量误差信号进行直接处理,不再需要建立次级声学路径模型。分别就前馈控制和反馈控制两种情况加以研究。仿真结果表明,该算法不仅使主噪声信号得到明显的衰减,而且对系统次路径的变化也不敏感。     

误差通道建模误差对多误差LMS算法性能的影响

本文证明了，在多通道自适应宽带有源噪声控制中，由于误差通道建模误差的存在，多误差LMS算法是条件收敛的，并推导了保证算法收敛的条件，还证明了，算法收敛后，得到自适应滤波器权值一般只是理论上最优值的有偏估计，计算机仿真结果验证了所得结论．     

基于离散余弦变换的旁瓣对消技术研究

自适应旁瓣对消是一种有效抑制有源干扰的措施。研究了自适应旁瓣对消和合成孔径雷达（SAR）有源遮盖式干扰的基本原理,详细推导了基于离散余弦变换的DCT-LMS频域自适应方法,并将其应用于SAR的旁瓣对消系统中。通过与其他自适应算法的对比实验,证明了DCT-LMS算法兼有收敛速度快,计算量小的优点。最终模拟实际环境中的干扰源,利用SAR的实际数据进行了仿真实验。实验结果表明,DCT-LMS算法能有效地抑制有源干扰噪声,确保SAR接收机正常工作,具有较高的干扰对消比。     

虚拟传感器在有源头靠系统的应用

主要对有源头靠系统进行了仿真研究,介绍了该系统的基本构成和技术特点。采用内模型控制（IMC）系统达到了有源头靠局部消声的目的。在内模型控制的基础上,为了将在误差传感器处形成的有源静区转移到入耳附近．介绍了2种基于虚拟传感器技术（VMC）的算法。仿真结果表明,2种基于虚拟传感器技术的算法对有源头靠系统都是有效的,且对于同样的窄带噪声,后一种算法较前一种算法能获得更好的消声效果。