基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法

摘要：

研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题.采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFsLMS)算法.采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度.有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题.在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究.仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性.

关键词：有源噪声控制、非线性、勒让德多项式、函数连接型人工神经网络、无模型

所属期刊栏目：31

分类号：TB535(声学工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11172047;北京市教育委员会科技计划面上项目KM201511232023

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-17