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本文提出一种采用自适应抵消的管道噪声有源降噪系统,自适应滤波器为有限冲激响应的横向结构,系统中采用了辅助滤波器和补偿滤波器,它们保证了最小均方算法的正确收敛,消除了声反馈效应,计算机模拟证实了该系统的可行性,通过对具有不同物理参数的管道的计算机模拟,得到了这些参数的变化对总降噪量的影响,这些参数包括温度、气流速度、管内的吸声情形、次级声源的Q值及次级声源到检测传声器的距离,模拟的结果有助于实际管道有源降噪的系统的设计。 相似文献
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提出了一种改进的选频有源噪声控制(FSFANC)算法。 一个FSFANC系统通过在信号输入通道中引入选频滤波器(FSF)选择一根待消除的谱线进行处理,多个FSFANC系统可以独立并行工作。本算法采用只含两个系数的有限冲击响应(FIR)结构对次级通道、初级通道、选频滤波器、控制滤波器等有关模块进行建模。理论分析和实验结果表明,当FSF中心频率一定时,即便噪声谱线频率与其有几赫兹的偏差系统也依然保持稳定。本算法结构简单,计算量小,收敛速度快,稳定性高,克服了现有FSFANC算法对频率偏差要求过于严格的限制。 相似文献
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针对传统FxLMS算法前馈自适应主动降噪耳机系统因果性条件不足时在宽带噪声环境中产生的高频噪声抬升问题,该文引入权重滤波误差信号FxLMS算法用于抑制高频噪声的抬升,但该算法带来了低频降噪量不足问题。因此,进一步提出将固定系数混合控制器与权重滤波误差信号FxLMS算法结合,在解决高频噪声抬升问题的同时,保证了良好的低频降噪量。基于DSP平台实现了提出的主动降噪耳机方案。实验证明,该方案针对宽带和单频等噪声都取得了较好的降噪效果。 相似文献
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《声学学报:英文版》2015,(3)
提出了一种多通道窄带Fx-Newton算法,用多个控制器并联控制各窄带带通滤波器提取的多根线谱。离线辨识次级通道频响矩阵并求逆后,只需L×L个(通道数为L)2阶滤波器即可实现次级通道逆模型滤波,从而使控制器系数向最优值迅速收敛。还提出了窄带滤波相位差的自适应补偿算法,可提高线谱频率波动时的控制鲁棒性。在200 kW实船柴油发电机有源无源隔振装置上进行了实验,结果表明该算法可同时控制10~11根线谱,使每根线谱衰减10~35 dB。该算法运算量小,在保证收敛稳定性的同时、收敛速度大于FxLMS算法(尤其在次级通道矩阵特征值分散度大的情况)。 相似文献
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提出了一种多通道窄带Fx—Newton算法,用多个控制器并联控制各窄带带通滤波器提取的多根线谱。离线辨识次级通道频响矩阵并求逆后,只需L×L个(通道数为L)2阶滤波器即可实现次级通道逆模型滤波,从而使控制器系数向最优值迅速收敛。还提出了窄带滤波相位差的自适应补偿算法,可提高线谱频率波动时的控制鲁棒性。在200kw实船柴油发电机有源无源隔振装置上进行了实验,结果表明该算法可同时控制10~11根线谱,使每根线谱衰减10~35dB。该算法运算量小,在保证收敛稳定性的同时、收敛速度大于FxLMS算法(尤其在次级通道矩阵特征值分散度大的情况)。 相似文献
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基于H型谐振器的L波段宽带高温超导滤波器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
宽带的高节数高温超导滤波器一直是滤波器设计和制作的难点.主要原因是强耦合的设计要求使得谐振器间距过小,制作精度难以达到.本文使用H型强耦合谐振器设计和制作了中心频率1335 MHz、相对带宽28%的14节高陡峭度超导滤波器.H型谐振器具有耦合系数高和结构紧凑、对称的性质.高的耦合系数使得H型谐振器适合用于宽带滤波器的设计;紧凑、对称的结构使得高节数的高性能宽带滤波器的实现成为可能.高温超导滤波器在无调谐情况下测试结果为S21<0.33 dB,S11<-11.3 dB,带外抑制超过70dB,矩形系数达到1.3,测试结果与设计结果符合得很好. 相似文献
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提出采用投影寻踪网络逼近Volterra滤波器的方法以实现光纤陀螺输出信号非线性噪声消除.投影寻踪网络采用批量学习和参数交替优化的训练算法,可以自适应确定神经网络的规模、参数和神经元函数,具有简捷的网络结构和较强的鲁棒性,克服了Volterra滤波器随着阶数增加,滤波系数的数量呈几何级数增长,实现困难的问题.仿真结果表明PPLN网络滤波器比Volterra滤波器具有更好的消噪效果. 相似文献
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针对基于自适应滤波器的助听器反馈抑制系统,该文提出了一种基于信噪比的归一化最小均方误差算法,采用最小值统计法估计误差信号的噪声分量,从而计算出误差信号的信噪比来计算自适应滤波系数的更新步长。当误差信号信噪比越高,语声占主要成分,信号的相关性越强,此时将滤波器的更新步长控制在较小值,减小滤波器的失调量;当信噪比越低时,噪声占主要成分,信号的相关性相对较弱,更新步长取较大值,加快滤波器的收敛速度。在仿真实验中,该文提出的基于信噪比的归一化最小均方误差算法相较于传统算法在平均稳态失调量和稳态失调范围上分别低1 dB和2 dB,其最大稳态增益提高了4 dB,同时具有更快的稳态收敛速度,验证了该文提出算法的有效性。 相似文献
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为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。 相似文献
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