典型文献
基于凸组合滤波的非线性主动噪声控制算法
文献摘要：
滤波S最小均方误差算法(FSLMS)可用于解决主动降噪中的非线性问题.MCNFSLMS算法是将两个FSLMS滤波结构通过联合参数进行组合,从而实现快速收敛和低稳态误差.然而该算法缺乏交叉项,且联合参数在迭代过程中需要进行符号判断,影响了算法性能.为此,提出一种基于FSLMS与广义函数链接人工神经网络(GFLANN)的凸组合算法,其通过GFLANN结构引入交叉项,并用一个新函数作为联合参数,避免了符号判断.在3个不同的非线性条件下,验证了该组合结构比单一结构具有更好的性能,并且与组合结构MCNFSLMS相比,该算法在降噪性能上分别提升了2dB、1dB、4dB,在减少了计算量的同时,具有更低的稳态误差.实验结果表明,该算法能更好地解决主动降噪过程中的非线性问题.
文献关键词：
非线性主动噪声控制;FSLMS滤波结构;GFLANN滤波结构;凸组合算法
中图分类号：
作者姓名：
邓武剑;姜黎
作者机构：
湘潭大学物理与光电工程学院,湖南湘潭411100
文献出处：
引用格式：
[1]邓武剑;姜黎-.基于凸组合滤波的非线性主动噪声控制算法)[J].软件导刊,2022(06):97-102
A类：
非线性主动噪声控制,FSLMS,MCNFSLMS,GFLANN
B类：
组合滤波,控制算法,最小均方误差算法,主动降噪,非线性问题,波结构,快速收敛,稳态误差,算法性能,函数链,人工神经网络,凸组合算法,该组,组合结构,降噪性能,2dB,1dB,4dB,计算量
AB值：
0.245813
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