改进LMS自适应滤波算法及其在声功率测量中的应用

发布时间：2020-03-27 07:33

【摘要】：声功率测量必需的硬件如传声器和信号调理电路等产生的本底噪声限制了声功率测量的动态范围,影响测量结果,而准确地测量并分析噪声才能为噪声治理提供有效依据。当被测声源信号较微弱时,若本底噪声未控制好,被测声源信号将被本底噪声破坏,声功率测量系统无法进行准确分析,严重时使声功率测量系统无法正常工作。本文针对声功率测量时,部分频带频率计权衰减不足,衰减误差超出GB3240-1982规定的1级允差范围的问题,提出一种改进LMS自适应滤波算法,对被测信号进行自适应滤波,削弱本底噪声对被测信号的影响,然后以此算法为基础搭建基于改进L M S算法的声功率测量系统,提高声功率测量系统工作性能。首先介绍自适应滤波技术及其在声学测量中的应用,分析传统LMS自适应滤波算法在声功率测量应用中的不足,提出一种改进LMS算法。该改进LMS算法通过构造两个自适应系数α(n)和β(n),建立一个新的步长和误差的非线性函数模型,提高该算法收敛速度和精度,以满足声功率测量实时性和准确性的要求。MATLAB仿真结果表明,改进LMS算法在不失精度的情况下具有较快的收敛速度,当被测信号污染严重时,改进LMS算法能有效地降低噪声;且在较宽的频带范围内也能有效地恢复出有用信号。然后在LabVIEW平台上,以预极化电容式测量传声器、信号调理电路和中泰工控EM-9118B-18同步数据采集卡为硬件基础,结合改进LMS算法搭建声功率测量系统。文中详细阐述了声压法测定声功率的原理,给出基于改进LMS算法的声功率测量系统的构成与工作流程,详细介绍基于改进LMS算法的声功率测量的实现原理,并给出关键部分对应的LabVIEW实现程序。最后,以基于改进LMS算法的声功测量系统为平台,利用接近本底噪声声压级的输入信号测试本文提出的改进LMS算法在其中的应用效果,测试结果表明,输入信号接近30dB的情况下,经过改进LMS算法自适应滤波后,A/C频率计权的衰减值误差更小,符合GB3240-1982规定的1级允差范围,特别是在频率低于31.5Hz时,解决了 A频率计权原本衰减不足的问题。
【图文】：

学习曲线,学习曲线,LMS算法,不同步

失调越小，，说明ＬＭＳ算法精度越高。逡逑敛速度逡逑速度定义为自适应滤波器的权向量从初始值向其最优解收敛的速度，适应滤波算法性能好坏的一个重要指标［６５］。学习曲线定义为均方邋Ｓｑｕａｒｅ邋Ｅｒｒｏｒ，邋ＭＳＥ）随迭代计算次数的变化关系［６６］，算法收敛时，化会达到最小，可通过学习曲线观察算法的收敛速度，同时观察算法。开始迭代后，曲线下降的越快，说明收敛速度越大；反之则越小。一定，均方误差ＭＳ五将趋于一个稳定值，此时学习曲线越接近横坐标的稳态误差越小。逡逑值为２且频率为１ｋＨｚ的正弦信号中添加均值为０且方差为１的高其作为仿真输入信号，设置数据长度为５００、自适应滤波器的阶数应滤波器权向量和初始误差均为０、步长ｙ分别为０．００１、０．０１和０．．１３）？（２．１５）为ＬＭＳ算法迭代公式，绘制三种步长情况下的学习曲图２．２所示。逡逑１

曲线,输入信号,步长,自适应滤波

步长情况下ＬＭＳ自适应滤波效果进行了仿真实验，十组仿真实验的滤波结果数逡逑量多，但结果类似，此处用输入信号ｗ３（？），即频率为３１．５Ｈｚ时的滤波结果对基逡逑于ＬＭＳ自适应滤波算法的声功率测量性能作说明，其滤波结果如图２．３所示，图逡逑２．３邋ａ）？ｄ）每个分图中包含上下两部分，上半部分为输入信号《的波形，下半部分逡逑为期望信号Ｖ与自适应滤波器的输出信号ｙ的波形。逡逑４０ｒ逦４０邋－逡逑Ｉ邋２：，产、一产＇逡逑ｉ．２Ｑ．逦＂邋ｉ．２0：逦＇一，逦ｌＫ＇逡逑－４０逦１逦１逦１逦！逦１逦－４０逦！逦！逦１逦１逦１逡逑５０逦１００逦１５０逦２００逦２５０逦５０逦１００逦１５０逦２００逦２５０逡逑ｎ逦ｎ逡逑４０邋ｒ逦逦邋逦邋４０邋－逡逑Ｓ－２０－逦？＿２0Ｌ逦、逡逑－４０逦１逦１逦１逦１逦１逦＿４0逦■逦？？逦＞逦１逦＞逡逑０逦５０逦ｌ00逦１５０逦２００逦２５０逦0逦５０逦１００逦１５０逦２００逦２５０逡逑ｎ逦ｎ逡逑ａ）步长为０．０１逦ｂ）步长为０．０５逡逑４0ｒ逦ｍ邋４０－逡逑Ｓ邋０ｌｆ逦１邋０逦文．Ｖ、彳，逦、ｒ逡逑Ｓ．，0．逦、ti鲁逦．＇Ｖ，’逡逑－逦
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN713;TB524

【参考文献】