[发明专利]一种基于梯度下降的次级通道在线建模方法

摘要

本发明公开了一种基于梯度下降的次级通道在线建模方法。它涉及主动噪声控制领域，基于在线建模的方法中因训练信号与主动控制信号相互干扰严重影响降噪效果。本发明根据主动控制环节与建模环节的误差能量比决定两个环节的收敛因子变化，表现为初始阶段，主动控制信号较大，控制系统采用较大步长值，对建模信号影响大，建模采用较小步长值；随着系统收敛，建模收敛因子增大，控制系统收敛因子逐渐减小；为获得更好的建模精度，在建模环节设置检测阈值，对该环节收敛因子实施梯度下降方法。本发明不仅能获得较好建模精度，同时可以减小训练信号与主动控制信号的相互影响，显著地提高了系统的降噪量。

主权项

一种基于梯度下降的次级通道在线建模方法，其特征在于包括步骤：S1.建模环节的白噪声信号与滤波器权系数得到建模环节的输出信号；S2.将输出信号与主动噪声控制环节的误差值e(n)相加得到次级通道建模环节的误差值f(n)；S3.将建模环节误差值f(n)与收敛因子μs(n)及输入白噪声作为瞬间变化量，来更新滤波器权值S4.将f(n)同样作为主动噪声控制环节的误差值与收敛因子μw(n)及滤波后的初级信号作为瞬时变化量，来更新主滤波器权值W(n)；S5.将f(n)与e(n)的能量之比ρ(n)作为步骤S3和步骤S4中μs(n)与μw(n)的更新因子；其特征在于次级通道建模和噪声控制同时进行，两部分收敛因子均可变，在次级通道建模中，步长值采用梯度下降的方法。