【摘 要】
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研究了非线性有源噪声控制（ANC）问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方（MFFs LMS）算法。采用同步扰动随机逼
【机 构】
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北京信息科技大学自动化学院,北京信息科技大学机电实习中心
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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研究了非线性有源噪声控制（ANC）问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方（MFFs LMS）算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。
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