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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时间:2019-03-13

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1、中图分类号:TB535论文编号:102870315-S010学科分类号:080402硕士学位论文基于Volterra滤波器的非线性窄带主动噪声控制系统仿真研究研究生姓名景琪学科、专业测试计量技术及仪器研究方向信号处理指导教师刘剑讲师南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一五年一月I基于Volterra滤波器的非线性窄带主动噪声控制系统仿真研究NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringSimulationRe

2、searchofNonlinearNarrowbandActiveNoiseControlSystemBasedonVolterraFilterAThesisinInstrumentScienceandTechnologyEngineeringbyJingQiAdvisedbyLecturerLiuJianSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2015II南京航空航天大学硕士学位论文承诺书本人声明所呈交的硕士学位

3、论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:III基于Volterra滤波器的非线性窄带主动噪声控制系统仿真研究摘要本文基于Volterra滤波器设计了两种新型非线性NANC系统。一种是基于FIR和Vo

4、lterra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-XLMS(FXLMS)算法和滤波-XRLS(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

5、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-XLMS,滤波-XRLSIV南京航空航天大学硕士学位论文ABSTRACTThedissertationdesign

6、stwokindsofnewnonlinearNANCsystemsbasedonVolterrafilter.OnekindofnonlinearNANCsystemisconstructedbyFIRfilterandVolterrafilter,anotherbylinearcombinerandVolterrafilter.Bothsystemsdesignedhereconsistoftwosubsystems,i.e.,thelinearsignalsynthesisingsubsystemandthenonlinearsignals

7、ynthesisingsubsystem.IneachnonlinearNANCsystem,thesubsystemscanworkindependentlyandinparallelforreducingthefundamentalfrequencycomponentandthehigherharmoniccomponents,respectively,whichconsequentlyleadstoeffectivenessinsuppressingthenonlinearilydistortednarrowbandnoisebeingta

8、rgeted.InthetwonewnonlinearNANCsystemsdesignedinthisdissertation,bot

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