车载有源噪声控制(active noise control,ANC)系统多基于最小均方(least mean square,LMS)算法来实现,但定步长LMS算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。文章基于Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,提出了一种改进变步长LM...车载有源噪声控制(active noise control,ANC)系统多基于最小均方(least mean square,LMS)算法来实现,但定步长LMS算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。文章基于Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,提出了一种改进变步长LMS算法。仿真算例结果表明,与定步长LMS算法及Tanh-LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,且比Tanh-LMS算法运算量更小,因而在车载ANC系统上应用更具优势。展开更多
文摘车载有源噪声控制(active noise control,ANC)系统多基于最小均方(least mean square,LMS)算法来实现,但定步长LMS算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。文章基于Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,提出了一种改进变步长LMS算法。仿真算例结果表明,与定步长LMS算法及Tanh-LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,且比Tanh-LMS算法运算量更小,因而在车载ANC系统上应用更具优势。
