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基于窄带有源噪声控制系统的贝叶斯频率估计
2019-08-06作者:浏览次数:30  来源:声学所
窄带有源噪声控制是通过发送与初始噪声幅度相同、相位相反的声波来降低低频窄带噪声的有效方法。窄带有源噪声控制算法需要预先获得初始噪声的频率信息,包括频率数和每个频率值。
传统的基于自适应陷波器(adaptive notch filter,ANF)的频率估计方法需要人为地设置频率个数,且在信噪比较低时收敛速度慢、频率估计精度低,从而影响了噪声控制系统的性能。
为了解决这一问题,中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室的博士生韩荣及其导师吴鸣、杨军提出,应将基于贝叶斯参数估计的方法应用于频率估计算法以及频率估计的结果可以为窄带有源噪声控制系统提供有效的改进。高、窄带有源噪声控制性能。相关研究结果于5月4日在线发表在国际学术期刊《声音与振动杂志》上。
基于窄带有源噪声控制系统的贝叶斯频率估计
在应用基于贝叶斯频率估计的窄带有源噪声控制系统时,研究人员首先采集一段噪声,假设该信号是一个复杂的信号。在概率模型的基础上,得到了与频率数和频率值有关的目标函数。利用坐标梯度下降算法和最大后验概率,得到信号中的频率。数字和频率值。当主噪声的频率值发生变化时,该算法可以与自适应陷波滤波算法相结合,提高频率估计算法的精度,进而提高窄带有源噪声控制的性能。
仿真结果表明,在信噪比较低(0分贝)的情况下,与传统方法相比,基于贝叶斯的频率估计能够更快地得到频率的个数和值,而基于频率估计的窄带噪声控制系统则能更快速地得到频率的个数和值。离子还可以更快地抑制一次噪声中的单频噪声。
基于窄带有源噪声控制系统的贝叶斯频率估计
本文首次将贝叶斯参数估计方法应用于窄带有源噪声控制系统。相关研究成果有望提高现有窄带有源噪声控制系统对窄带噪声的控制性能。
本研究得到国家重点研究发展计划(2016YFB1200 503)和国家自然科学基金(11474306, 11404367, 11474307)的支持。

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