【摘 要】
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该文主要针对基于线性自适应滤波器和神经网络的两类前馈有源噪声控制方法进行探讨.该文对单通道线性前馈自适应的Filtered-X,Filtered-error和Filtered-U算法进行了分析和仿
【出 处】
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北京机械工业学院 北京信息科技大学
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该文主要针对基于线性自适应滤波器和神经网络的两类前馈有源噪声控制方法进行探讨.该文对单通道线性前馈自适应的Filtered-X,Filtered-error和Filtered-U算法进行了分析和仿真研究,也对单通道线性反馈自适应算法和将前馈和反馈方法结合在一起的混合算法进行了分析和仿真研究.该文对模糊神经网络算法也进行了分析和仿真,并对Filtered-X算法和BP算法在TMS320VC33DSP上进行了实验研究.仿真分析显示,对于系统存在严重非线性的吻合,前馈神经网络控制可以获得更理想的稳态降噪效果.由于神经网络可以实现非线性映射,它可以有效抑制和参考信号非线性相关的谐波噪声,而线性方法通常只能控制与参考输入相关的初级噪声.采用将误差经次级声路径滤波的可以使神经网络控制方法的计算量减少.
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