噪聲對(duì)人類(lèi)生活的影響越來(lái)越大,已成為全世界都關(guān)注的環(huán)境污染問(wèn)題之一。中低頻噪聲是對(duì)人影響較大的一類(lèi)噪聲,長(zhǎng)期接觸這類(lèi)噪聲會(huì)令人的生理及心理極為不適。降噪技術(shù)是解決噪聲問(wèn)題的重要手段,目前主要的降噪方法包括采用特定材料結(jié)構(gòu)的被動(dòng)降噪和利用信號(hào)處理的有源噪聲控制。被動(dòng)降噪方法對(duì)低頻噪聲常常束手無(wú)策,有源噪聲控制成為了解決中低頻噪聲的有效途徑,是目前噪聲處理方面的研究熱點(diǎn)。有源噪聲控制一般包括初級(jí)通道和次級(jí)通道,這兩部分一般都會(huì)用到自適應(yīng)最小均方誤差（Least Mean Square,LMS）算法,算法中階數(shù)與步長(zhǎng)的影響較大。在硬件資源允許的階數(shù)范圍內(nèi),次級(jí)通道辨識(shí)算法的階數(shù)過(guò)小會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的建模誤差,階數(shù)過(guò)大會(huì)增加計(jì)算量且易出現(xiàn)失調(diào)等問(wèn)題;步長(zhǎng)則同時(shí)影響著初、次級(jí)通道算法的收斂及穩(wěn)態(tài)等性能,因此步長(zhǎng)、階數(shù)的研究對(duì)提升有源噪聲控制降噪效果具有重要價(jià)值。目前關(guān)于步長(zhǎng)或階數(shù)調(diào)整的算法研究還不夠深入,一些算法缺乏系統(tǒng)的理論分析,實(shí)用性較差。此外,有源噪聲控制的應(yīng)用主要集中在管道等場(chǎng)景,針對(duì)三維空間的研究還不多。本文針對(duì)有源噪聲控制中自適應(yīng)LMS算法的階數(shù)、步長(zhǎng)調(diào)整開(kāi)展了深入的研究,并將研究成果應(yīng)用... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：147 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
主要縮寫(xiě)和符號(hào)
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 有源噪聲控制的提出與發(fā)展
        1.2.1 管道
        1.2.2 個(gè)人聽(tīng)力保護(hù)
        1.2.3 三維空間
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 現(xiàn)有研究存在的主要問(wèn)題
    1.5 本文主要研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)
    1.6 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 有源噪聲控制結(jié)構(gòu)及自適應(yīng)算法研究
    2.1 有源噪聲控制典型結(jié)構(gòu)
        2.1.1 前饋型
        2.1.2 反饋型
        2.1.3 混合型
    2.2 有源噪聲控制典型算法
        2.2.1 次級(jí)通道辨識(shí)算法
        2.2.2 實(shí)用有源噪聲控制結(jié)構(gòu)算法
    2.3 自適應(yīng)算法
        2.3.1 自適應(yīng)RLS算法
        2.3.2 自適應(yīng)LMS算法
        2.3.3 自適應(yīng)LMS算法的關(guān)鍵性能
        2.3.4 關(guān)鍵性能與重要變量的聯(lián)系
    2.4 變階數(shù)LMS算法
        2.4.1 梯度下降變階數(shù)算法
        2.4.2 分割變階數(shù)算法
        2.4.3 分?jǐn)?shù)變階數(shù)算法
    2.5 變步長(zhǎng)LMS算法
        2.5.1 函數(shù)控制變步長(zhǎng)算法
        2.5.2 修正誤差變步長(zhǎng)算法
        2.5.3 誤差輸入相關(guān)范數(shù)變步長(zhǎng)算法
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于階數(shù)的自適應(yīng)LMS算法研究
    3.1 階數(shù)對(duì)自適應(yīng)LMS算法的影響
        3.1.1 理論性能分析
        3.1.2 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    3.2 迭代階數(shù)更新因子的改進(jìn)分?jǐn)?shù)變階數(shù)算法
        3.2.1 算法介紹
        3.2.2 算法參數(shù)取值分析
        3.2.3 限定函數(shù)
        3.2.4 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    3.3 變誤差寬度的改進(jìn)分?jǐn)?shù)變階數(shù)算法
        3.3.1 算法介紹
        3.3.2 算法參數(shù)取值與算法性能分析
        3.3.3 動(dòng)態(tài)選擇比例因子的限定函數(shù)
        3.3.4 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    3.4 混合自適應(yīng)參數(shù)的分?jǐn)?shù)變階數(shù)算法
        3.4.1 算法介紹
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于步長(zhǎng)的自適應(yīng)LMS算法研究
    4.1 步長(zhǎng)對(duì)自適應(yīng)LMS算法的影響
        4.1.1 理論性能分析
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    4.2 迭代變步長(zhǎng)算法
        4.2.1 算法介紹
        4.2.2 算法暫態(tài)及穩(wěn)態(tài)性能分析
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    4.3 同步調(diào)整步長(zhǎng)與階數(shù)的混合算法
        4.3.1 算法介紹
        4.3.2 算法性能分析
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 局部三維空間有源噪聲控制研究
    5.1 三維空間有源噪聲控制
    5.2 三維空間聲場(chǎng)分布特性
    5.3 封閉空間下局部三維空間實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        5.3.1 硬件部分
        5.3.2 軟件部分
    5.4局部三維空間降噪實(shí)驗(yàn)
        5.4.1有源噪聲控制次級(jí)通道辨識(shí)算法實(shí)驗(yàn)
        5.4.2有源噪聲控制初級(jí)通道算法實(shí)驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Feed-Forward Active Noise Control System Using Microphone Array[J]. Lichuan Liu,Yang Li,Sen M.Kuo.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2018(05)
[2]次級(jí)通路估計(jì)誤差偏移下的濾波-x最小均方算法收斂性能[J]. 玉昊昕,陳克安.  噪聲與振動(dòng)控制. 2015(06)
[3]聲環(huán)境對(duì)不同諧波激勵(lì)下的FxLMS算法性能影響[J]. 王軍,陳克安,玉昊昕,代海.  電聲技術(shù). 2014(10)
[4]基于車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制的選擇性消聲方法研究[J]. 姜吉光,王登峰.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(12)
[5]三類(lèi)有源噪聲控制算法性能比較[J]. 陳玨,玉昊昕,陳克安.  噪聲與振動(dòng)控制. 2013(04)
[6]中國(guó)城市噪聲污染的危害及控制技術(shù)的探討[J]. 樵地英.  能源與節(jié)能. 2013(04)
[7]格型自適應(yīng)零極點(diǎn)濾波器在有源噪聲控制中的特性分析及其與常規(guī)算法的比較[J]. 盧晶,邱小軍,徐柏齡.  南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2004(04)
[8]室內(nèi)斷續(xù)噪聲的有源控制[J]. 馬大猷.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 1995(02)
[9]室內(nèi)有源噪聲控制的潛力[J]. 馬大猷.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 1993(03)
[10]混響聲場(chǎng)的有源控制[J]. 馬大猷.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 1991(05)



本文編號(hào)：3156026