本文選題：自適應(yīng)噪聲對消 + 最小均方��； 參考：《傳感器與微系統(tǒng)》2017年03期

【摘要】：分析了工業(yè)環(huán)境噪聲的特點,將自適應(yīng)噪聲對消算法應(yīng)用到工業(yè)噪聲的處理當中。在傳統(tǒng)最小均方(LMS)算法及基于Lorentzian函數(shù)的變步長LMS算法的基礎(chǔ)上進一步進行約束穩(wěn)定性條件處理,提出了一種約束穩(wěn)定性變步長LMS算法,并在Matlab平臺上進行了仿真驗證。結(jié)果表明:算法具有更快的收斂速度以及更小的穩(wěn)態(tài)誤差,并且能有效地降低梯度噪聲對算法性能的影響。
[Abstract]:The characteristics of industrial environmental noise are analyzed, and adaptive noise cancellation algorithm is applied to industrial noise processing. Based on the traditional minimum mean square (LMS) algorithm and the variable step size LMS algorithm based on Lorentzian function, a variable step size LMS algorithm for constrained stability is proposed and verified on the Matlab platform. The results show that the algorithm has faster convergence speed and smaller steady-state error and can effectively reduce the influence of gradient noise on the performance of the algorithm.
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過程先進控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60973095) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK20131107)
【分類號】：TB53;TN713

【參考文獻】

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本文編號：1951806