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针对LMS算法无法同时兼顾收敛速度和稳态误差固有缺陷，及已有变步长LMS算法存在易受噪声干扰影响的问题。文中通过建立步长因子与迭代次数之间的非线性函数关系，提出了一种基于迭代变步长LMS算法的汽车车内噪声主动控制方法。通过将基于LMS算法、变步长LMS算法和迭代变步长LMS算法的汽车车内噪声主动控制结果进行对比，结果表明，与LMS算法相比，迭代变步长LMS算法的收敛速度提高37％；与变步长LMS算法相比，迭代变步长LMS算法的收敛速度提高15％，具有更快的算法收敛速度和较小的稳态误差。