基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法

• 作者: 周亚丽 张奇志 李沛
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 专题研究·自动化技术
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TB535
• 字数: 2981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2016.02.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张奇志	北京信息科技大学自动化学院	111	209	8.0	10.0
2	周亚丽	北京信息科技大学自动化学院	104	252	8.0	12.0
3	李沛	北京信息科技大学机电实习中心	25	69	5.0	8.0