本发明涉及有源噪声控制领域,公开了一种基于带线性部分偶镜像傅里叶非线性(EMFNL,Even Mirror Fourier Nonlinear with Linear section)滤波器在线建模次级通道的有源降噪方法,其包括S1采集噪声源信号;S2构建控制EMFNL滤波器抽头并简化;S3对S2中滤波器抽头,构建控制权系数并初始化;S4对S3中权系数和S2中EMFNL滤波器进行卷积,生成反噪声;S5自适应更新权系数;S6在线辨识次级通道,构建辨识滤波器抽头,采用自适应算法辨识系数,并实时计算次级通道估计。与现有技术相比,本发明基于二阶EMFNL滤波器的非线性在线建模次级通道,同时使用EMFNL滤波器作为控制滤波器,具有更强的适应性和更优的非线性处理能力。
本发明涉及有源噪声控制领域,公开了一种基于带线性部分偶镜像傅里叶非线性(EMFNL,Even Mirror Fourier Nonlinear with Linear section)滤波器的次级通道建模方法,包括S1产生高斯白噪声,并滤除高频部分;S2对S1中激励白噪声,构EMFNL滤波器抽头并简化;S3对S2中滤波器抽头,采用自适应算法辨识系数;S4:稀疏化S3中的次级通道传递函数系数;S5:对稀疏化的次级通道计算其次级通道估计。与现有技术相比,本发明可有效建模有源噪声控制系统中的非线性次级通道情形,使非线性有源噪声控制模型更精确,同时给出的稀疏系数方法,可有效降低次级通道估计系数数量,有效降低算法复杂度。
本发明涉及有源噪声控制领域,公开了一种基于带线性部分偶镜像傅里叶非线性(EMFNL,Even Mirror Fourier Nonlinear with Linear section)滤波器离线建模次级通道的有源降噪方法,其包括S1:构建EMFNL滤波器抽头并采用自适应算法辨识其系数实现离线建模次级通道;S2:计算S1中辨识的次级通道系数对应的次级通道估计;S3:使用次级通道估计实现有源降噪方法。与现有技术相比,本发明基于二阶EMFNL滤波器非线性建模次级通道,同时使用EMFNL滤波器作为控制滤波器进行有源噪声控制。该方法建模出的次级通道估计为非线性模型,相比于线性次级通道,具有更强的非线性处理能力。