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公开(公告)号：CN113763916A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111041420.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明属于主动噪声控制技术领域，具体的说是一种非线性混合主动噪声控制方法及控制系统。控制方法包括一、获得窄带参考信号和宽带参考信号；二、将宽带参考信号进行非线性扩展和滤波得到宽带子系统最终输出信号；三、将窄带参考信号进行非线性扩展和滤波得到窄带子系统最终输出信号；四、得到非线性混合主动噪声控制系统的输出信号；五、对宽带主动降噪子系统和窄带主动降噪子系统中的前馈滤波器权值系数更新；控制系统包括信号分离子系统、窄带主动降噪子系统、宽带主动降噪子系统、计算系统和更新系统；本发明能提高算法非线性适应能力，并且提高宽带主动降噪子系统的降噪能力。
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公开(公告)号：CN111640415B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010493573.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G10K11/175 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的主动降噪算法参数优化方法，步骤1：种群的随机初始化；步骤2：将群体赋值给待求参数；步骤3：运行主动噪声控制算法，并计算适应度函数对应适应度值；步骤4：确定个体最优位置和全局最优位置；步骤5：判断迭代次数是否达到上限；若未达到则继续执行以下步骤6；若达到，则输出优化变量值；步骤6：对粒子的速度与位置进行更新，得到新的群体，之后再次执行步骤2至步骤5。
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公开(公告)号：CN111640415A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010493573.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G10K11/175 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的主动降噪算法参数优化方法，步骤1：种群的随机初始化；步骤2：将群体赋值给待求参数；步骤3：运行主动噪声控制算法，并计算适应度函数对应适应度值；步骤4：确定个体最优位置和全局最优位置；步骤5：判断迭代次数是否达到上限；若未达到则继续执行以下步骤6；若达到，则输出优化变量值；步骤6：对粒子的速度与位置进行更新，得到新的群体，之后再次执行步骤2至步骤5。
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公开(公告)号：CN113763916B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111041420.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明属于主动噪声控制技术领域，具体的说是一种非线性混合主动噪声控制方法及控制系统。控制方法包括一、获得窄带参考信号和宽带参考信号；二、将宽带参考信号进行非线性扩展和滤波得到宽带子系统最终输出信号；三、将窄带参考信号进行非线性扩展和滤波得到窄带子系统最终输出信号；四、得到非线性混合主动噪声控制系统的输出信号；五、对宽带主动降噪子系统和窄带主动降噪子系统中的前馈滤波器权值系数更新；控制系统包括信号分离子系统、窄带主动降噪子系统、宽带主动降噪子系统、计算系统和更新系统；本发明能提高算法非线性适应能力，并且提高宽带主动降噪子系统的降噪能力。
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