原文传递
基于车内发动机噪声的有源控制滤波算法研究
| 论文题名： | 基于车内发动机噪声的有源控制滤波算法研究 |
| 关键词： | 车内发动机;噪声控制;有源控制滤波算法 |
| 摘要： | 针对传统被动降噪技术对车内发动机噪声降噪效果较差的问题，本文通过自适应滤波技术对车内发动机噪声进行有源噪声主动控制，主要研究了自适应滤波技术中线性Wiener滤波算法和非线性Volterra滤波算法，以及分别在车内发动机噪声主动控制中的应用。 首先，研究了线性Wiener滤波算法。为了加快传统最小均方(LMS)算法的收敛速率，降低稳态失调量，本文提出了变化步长LMS算法，选取变化步长代替定步长，加快收敛速率的同时又可获得较小的稳态失调量。 然后，研究了非线性Volterra滤波算法。在高斯噪声背景下，本文提出了变步长Volterra最小均方(C-VLMS)算法，采用变化步长代替固定步长，明显改善算法收敛性能。在?稳定噪声背景下，提出了变步长分阶的Volterra滤波最小平均P范数(C-DOVLMP)算法，该算法的二阶Volterra级数线性项和非线性项部分，分别采用变化步长代替定步长，加快收敛速率的同时又能降低稳态失调量。 最后，针对车内发动机噪声的有源控制问题，通过将改进算法与改进前算法的仿真结果对比分析，得出了改进后算法对车内发动机噪声降噪效果更佳的结论。 |
| 作者： | 崔婷玉 |
| 专业： | 物联网技术 |
| 导师： | 陈卫松 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 安徽师范大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
