摘要(yao)：發動(dong)機排氣(qi)噪聲有源控(kong)制(zhi)算法(fa)有多種，不(bu)同的(de)(de)(de)算法(fa)因其復雜程度不(bu)同實際的(de)(de)(de)控(kong)制(zhi)效果(guo)也不(bu)一樣。為了找到一種更有效的(de)(de)(de)控(kong)制(zhi)算法(fa)，用MATLAB建矗Simulink仿真(zhen)模型對LMS算法(fa)進(jin)行仿真(zhen)，從(cong)仿真(zhen)效果(guo)判斷出在誤差通道客(ke)觀存(cun)在的(de)(de)(de)情況下I,MS算法(fa)的(de)(de)(de)局限性(xing)井對LMS算法(fa)進(jin)行了改進(jin)，取得(de)了較好的(de)(de)(de)控(kong)制(zhi)效果(guo)。

關鍵詞：聲學；主動控制；I.MS算法；MATlAB；仿真
 

目(mu)前，在(zai)自適應(ying)(ying)濾波器實(shi)現(xian)中，常用的(de)有兩類白適應(ying)(ying)遞推(tui)估(gu)計(ji)算(suan)法。一類足以最(zui)(zui)優化理論中人們所熟(shu)悉的(de)最(zui)(zui)陡(dou)下降(jiang)法為(wei)基礎的(de)最(zui)(zui)小均)算(suan)法。另～類方(fang)法則是以最(zui)(zui)小二乘(cheng)法為(wei)基礎，對加權誤差(cha)平方(fang)和形(xing)式的(de)目(mu)標函數進行最(zui)(zui)小化，最(zui)(zui)小二乘(cheng)可用遞歸估(gu)計(ji)來表示的(de)遞歸最(zui)(zui)小二乘(cheng)算(suan)法。但對于(yu)有源噪聲控(kong)制領(ling)域內的(de)多通道自適應(ying)(ying)控(kong)制系統米說，RLS算(suan)法的(de)運算(suan)量實(shi)在(zai)太(tai)大，即(ji)使提(ti)出(chu)相應(ying)(ying)的(de)快(kuai)速算(suan)法也(ye)將很難滿足系統實(shi)時實(shi)現(xian)要求。

LMS算法(fa)(fa)最早由美國(guo)斯坦福大學的(de)(de)Widrow和Hoff于1960年提出，該算法(fa)(fa)正是(shi)一種(zhong)求解最優濾波權系數(shu)較為(wei)簡單(dan)和有效的(de)(de)遞推(tui)估計算法(fa)(fa)。它的(de)(de)突出特點足(zu)計算量(liang)(liang)小，易于實(shi)現，且不要求離線計算。只要自(zi)適(shi)應線性組合(he)器(qi)每次(ci)迭代運(yun)算時都知道輸(shu)入(ru)信號和期望響應。LMS算法(fa)(fa)中最核心(xin)的(de)(de)思(si)想足(zu)用平方(fang)(fang)誤差代替(ti)均方(fang)(fang)誤差。自(zi)適(shi)應過程就(jiu)是(shi)在(zai)梯度向量(liang)(liang)的(de)(de)負方(fang)(fang)向連(lian)續對濾波器(qi)權向量(liang)(liang)進行校正，即在(zai)誤差性能曲面的(de)(de)最陡下降方(fang)(fang)向移動和逐步校正濾波器(qi)權系數(shu)，使(shi)均方(fang)(fang)誤差最終到達碗底最小點，以(yi)獲得最優濾波。

本論文基于MATLAB語(yu)言建(jian)立Simulink模型對LMS算(suan)法進行仿真研究。

1 Windrow-Hoff LMS算法原理

Windrow-Hoff LMS算法正(zheng)(zheng)是求(qiu)最(zui)佳權(quan)矢(shi)(shi)量的(de)一(yi)個最(zui)為簡單(dan)和有效的(de)遞推方法，此(ci)算法無須(xu)求(qiu)相關矩陣，也不涉及拓陣求(qiu)逆，而是應用最(zui)優化的(de)性能表面(mian)搜索法最(zui)陡下降法。按照這種方法，下一(yi)時(shi)刻(ke)的(de)權(quan)系數(shu)矢(shi)(shi)量W(j)等于當前時(shi)刻(ke)的(de)權(quan)系數(shu)矢(shi)(shi)量W(j)加上一(yi)個正(zheng)(zheng)比(bi)于梯度(du)▽(j)的(de)負值的(de)變化量，即：W(j +1)= W(j)一(yi)μ▽(j)......

正文目錄：

1  Windrow-Hoff LMS算法原理

2  基于LMS算(suan)法的simulink仿(fang)真

2.1 不考慮誤差通道的存(cun)在

2 2 考慮誤差通道的影響

3  基于Filtered-XLMS算法仿真

4  結論
 

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