【摘 要】
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自适应算法是噪声主动控制系统的核心,该文对最主要的自适应算法滤波—X LMS及滤波—X RLS算法进行了推导及仿真实验,并分析了两种算法的性能.该文的重点是将具有自适应、自
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自适应算法是噪声主动控制系统的核心,该文对最主要的自适应算法滤波—X LMS及滤波—X RLS算法进行了推导及仿真实验,并分析了两种算法的性能.该文的重点是将具有自适应、自学习和自组织能力的神经网络应用于噪声主动控制系统,建立了基于BP神经网络的噪声主动控制系统,并对BP算法进行了改进.仿真实验表明,系统的降噪量、收敛时间均有明显提高,而且具有良好的稳定性.噪声主动控制系统研究的目的是在工业实际中的应用,该文建立了基于DSP的噪声主动控制实验系统,并具体分析了实验系统的硬件结构及软件结构.噪声主动控制实验表明,实验系统具有明显的降噪效果,并且性能稳定、操作方便.
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