发动机排气噪声主动控制的LMS算法仿真研究
摘要：发动机排气噪声有源控制算法有多种，不同的算法因其复杂程度不同实际的控制效果也不一样。为了找到一种更有效的控制算法，用MATLAB建矗Simulink仿真模型对LMS算法进行仿真，从仿真效果判断出在误差通道客观存在的情况下I,MS算法的局限性井对LMS算法进行了改进，取得了较好的控制效果。
关键词：声学；主动控制；I.MS算法；MATlAB；仿真
目前，在自适应滤波器实现中，常用的有两类白适应递推估计算法。一类足以最优化理论中人们所熟悉的最陡下降法为基础的最小均)算法。另～类方法则是以最小二乘法为基础，对加权误差平方和形式的目标函数进行最小化，最小二乘可用递归估计来表示的递归最小二乘算法。但对于有源噪声控制领域内的多通道自适应控制系统米说，RLS算法的运算量实在太大，即使提出相应的快速算法也将很难满足系统实时实现要求。
LMS算法最早由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff于1960年提出，该算法正是一种求解最优滤波权系数较为简单和有效的递推估计算法。它的突出特点足计算量小，易于实现，且不要求离线计算。只要自适应线性组合器每次迭代运算时都知道输入信号和期望响应。LMS算法中最核心的思想足用平方误差代替均方误差。自适应过程就是在梯度向量的负方向连续对滤波器权向量进行校正，即在误差性能曲面的最陡下降方向移动和逐步校正滤波器权系数，使均方误差最终到达碗底最小点，以获得最优滤波。
本论文基于MATLAB语言建立Simulink模型对LMS算法进行仿真研究。
1 Windrow-Hoff LMS算法原理
Windrow-Hoff LMS算法正是求最佳权矢量的一个最为简单和有效的递推方法，此算法无须求相关矩阵，也不涉及拓阵求逆，而是应用最优化的性能表面搜索法最陡下降法。按照这种方法，下一时刻的权系数矢量W(j)等于当前时刻的权系数矢量W(j)加上一个正比于梯度▽(j)的负值的变化量，即：W(j +1)= W(j)一μ▽(j)......
正文目录：
1 Windrow-Hoff LMS算法原理
2 基于LMS算法的simulink仿真
2.1 不考虑误差通道的存在
2 2 考虑误差通道的影响
3 基于Filtered-XLMS算法仿真
4 结论
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