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噪声有源控制的模糊神经网络方法 被引量:3

A fuzzy neural network method for active noise control
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摘要 使用Filter X算法研究有源噪声控制问题 ,存在需要较高阶次的滤波器和当主噪声路径是非线性时控制效果不佳的缺陷 ,为此提出了一种基于模糊神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法 ,并给出了一种基于误差梯度下降的学习算法。一个非线性的仿真例子表明 。 An adaptive active nonlinear noise control approach using a fuzzy neural network is derived, which can overcome the disadvantages of the Filter X method. Such as the higher order filter needed and the control is invalid when the primary path is non linear.A learning algorithm based on the error gradient descent method is proposed. A nonlinear simulation example is given to show that the adaptive active noise control method based on a fuzzy neural network is efficient in the nonlinear noise control.
出处 《北京机械工业学院学报》 2002年第3期11-14,共4页 Journal of Beijing Institute of Machinery
基金 北京市教委资助科技项目 [99KJ4 4 ]
关键词 有源噪声控制 模糊神经网络 非线性系统 active noise control fuzzy neural network nonlinear system
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献4

  • 1[1]Elliott S J and Nelson P A. Active Noise Control. IEEE Signal Process Mag.1993 10 4 12-35
  • 2[2]Chao Chee Ku and Kwang Y Lee.Diagonal Recurrent Neural Networks for Dynamic Systems Conrtol. IEEE Trans on Neural Networks 1995 6 1 144-156.
  • 3[3]David H C and Robert W S.Adaptive IIR Filtered-v Algorithms for ANC.J Acoust Soc Am 1997 101 4 2079-2103.
  • 4Chao Cheeku,IEEE Trans Neural Networks,1995年,6卷,1期,144页

共引文献32

同被引文献34

引证文献3

二级引证文献9

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