基于Volterra滤波器的非线性窄带主动噪声控制系统仿真研究

发布时间：2017-09-25 06:03

  本文关键词：基于Volterra滤波器的非线性窄带主动噪声控制系统仿真研究

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【摘要】：本文基于Volterra滤波器设计了两种新型非线性NANC系统。一种是基于FIR和Volterra滤波器的非线性NANC系统,另一种是基于线性组合器和Volterra滤波器的非线性NANC系统。这两种系统都是由线性信号合成子系统和非线性信号合成子系统两部分组成,其特点是系统中的两部分能独立并行消除目标噪声中的基频成份和高次谐波成份,从而有效抑制受非线性扭曲的目标噪声。在本文设计出的两种新型非线性NANC系统中,都使用到了基于滤波-X LMS(FXLMS)算法和滤波-X RLS(FXRLS)两种算法分别推导而出的控制滤波器权值更新方程。在单频率通道情形下,通过仿真实验分析验证了两种新型非线性NANC系统具有良好的噪声抑制性能。通过进一步的研究,将这两种新型非线性NANC系统推广到多频率通道情形中。通过大量的仿真实验分析对比,验证本文设计的基于Volterra滤波器的两种非线性NANC系统在抑制受非线性扰动或扭曲的窄带噪声中的有效性,且第二种非线性NANC系统能消除谐波阶数更高、能量更大的目标噪声。此外,本文设计的两种非线性NANC系统中,次级通道均采用基于自适应LMS算法的离线系统辨识方法进行估计。
【关键词】：窄带主动噪声控制系统 Volterra滤波器 非线性 滤波-X LMS 滤波-X RLS
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN713;TB535
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 缩略词11-12
• 注释表12-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 噪声的危害与控制方式13-15
• 1.2 ANC国内外的研究现状15-17
• 1.3 本文主要内容及章节安排17-19
• 第二章 主动噪声控制基本原理19-28
• 2.1 ANC系统结构19-20
• 2.2 ANC系统自适应算法20-24
• 2.2.1 自适应FXLMS算法21-23
• 2.2.2 自适应FXRLS算法23-24
• 2.3 次级通道建模24-26
• 2.4 非线性Volterra滤波器26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 基于FIR和Volterra滤波器的非线性NANC系统28-49
• 3.1 基于FIR和Volterra滤波器的非线性NANC系统的结构设计28-31
• 3.1.1 基于FIR和Volterra滤波器的单频率通道非线性NANC系统设计29-30
• 3.1.2 基于FIR和Volterra滤波器的多频率通道非线性NANC系统设计30-31
• 3.2 基于FIR和Volterra滤波器的非线性NANC系统的自适应算法31-35
• 3.2.1 以FXLMS算法为基础的系统更新方程31-33
• 3.2.2 以FXRLS算法为基础的系统更新方程33-35
• 3.3 基于FIR和Volterra滤波器的非线性NANC系统的仿真与分析35-48
• 3.3.1 系统的仿真条件35-36
• 3.3.2 使用FIR滤波器的线性NANC系统性能分析36-39
• 3.3.3 基于FIR和Volterra滤波器的单频率通道非线性NANC系统性能分析39-46
• 3.3.4 基于FIR和Volterra滤波器的多频率通道非线性NANC系统性能分析46-48
• 3.4 本章小结48-49
• 第四章 基于线性组合器和Volterra滤波器的非线性NANC系统49-70
• 4.1 基于线性组合器和Volterra滤波器的非线性NANC系统结构设计49-52
• 4.1.1 基于线性组合器和Volterra滤波器的单频率通道非线性NANC系统设计49-51
• 4.1.2 基于线性组合器和Volterra滤波器的多频率通道非线性NANC系统设计51-52
• 4.2 基于线性组合器和Volterra滤波器的非线性NANC系统的算法52-58
• 4.2.1 以FXLMS算法为基础的系统更新方程53-55
• 4.2.2 以FXRLS算法为基础的系统更新方程55-58
• 4.3 基于线性组合器和Volterra滤波器的非线性NANC系统仿真与分析58-69
• 4.3.1 系统的仿真条件58-59
• 4.3.2 使用线性组合器的线性 NANC 系统性能分析59-61
• 4.3.3 基于线性组合器和Volterra滤波器的单频率通道非线性NANC系统性能分析 . 4961-67
• 4.3.4 基于线性组合器和Volterra滤波器的多频率通道非线性NANC系统性能分析 . 5567-69
• 4.4 本章小结69-70
• 第五章 总结与展望70-72
• 5.1 工作总结70
• 5.2 工作展望70-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文78

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本文编号：915751