对于噪声主动控制,目前普遍使用的是自适应控制策略,而且已经取得了丰硕的成果。本文基于小波变换,以控制算法为切入点,从理论上进行了研究和探讨。 本文的主要研究工作如下: 1.首先分析了几种常用的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,利用计算机仿真对每一种算法的性能进行比较,总结了影响LMS算法的重要因素,这些都为算法的改进工作提供了重要依据。 2.把小波分析理论和LMS算法结合起来提出了两种结构形式的小波自适应算法,即:分解LMS算法(Decomposition LMS,D-LMS)和分解重构LMS算法(Decomposition and Reconstruction LMS,DR-LMS),对每一种算法进行了深入的理论分析。为了提高小波自适应算法的实时性,推导出了MALLAT算法的一种高效的实现方法。为了从仿真的角度考察小波自适应算法的性能,建立了系统辨识的仿真模型。获得了分别采用小波自适应算法和LMS算法的系统辨识结果。结果表明,与LMS算法相比,小波自适应算法的性能得到了很大的提高,使得控制系统的设计具备了强有力的工具。 3.在以上研究的基础上,建立了小波自适应控制系统模型。