【摘 要】
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为提高经典VS-FxLMS算法的收敛性能以及规避MFxLMS算法不能同时兼顾收敛速度和稳态误差的缺陷,结合修正反正切函数和归一化的方法,提出了一种可用于汽车车内噪声有源控制的VS
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675324)
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为提高经典VS-FxLMS算法的收敛性能以及规避MFxLMS算法不能同时兼顾收敛速度和稳态误差的缺陷,结合修正反正切函数和归一化的方法,提出了一种可用于汽车车内噪声有源控制的VS-MFxLMS算法。应用MFxLMS算法、VS-FxLMS算法和VS-MFxLMS算法分别进行汽车车内噪声有源控制仿真实验。噪声有源控制结果的比较表明,与MFxLMS算法相比,VS-MFxLMS算法的收敛速度提高1.5倍以上,稳态误差降低55%以上;与VS-FxLMS算法相比,VS-MFxLMS算法的收敛速度提高25%以上,稳态误
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