有源噪声与振动控制--聚文网

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内容简介

本书以管道噪声为对象和背景，重点介绍有源噪声控制算法。全书共分8章，第1章介绍了有源噪声控制的基本原理及发展历程。第2章概述了经典的有源噪声控制算法。第3章及第4章研究了针对重复性和周期性噪声的迭代学习控制及重复控制算法。第5章给出了随机性脉冲噪声的有源控制算法。第6章介绍了时变系统的有源噪声控制算法。第7章介绍了基于神经网络的非线性系统的有源噪声控制算法。第8章以管道噪声为被控对象，对第3～7章所介绍的各种算法进行了仿真及实验分析，给出了仿真及实验结果。本书可供从事噪声与振动控制、信号处理及相关研究和开发的教师、研究生及工程技术人员参考。

第1章  绪论
  1.1 噪声的危害
  1.2 噪声的无源控制方法
    1.2.1 吸声降噪
    1.2.2 隔声降噪
    1.2.3 消声器降噪
  1.3 噪声的有源控制方法
    1.3.1 有源噪声控制的基本原理
    1.3.2 有源噪声控制的发展历程
  1.4 有源噪声控制系统的基本结构
    1.4.1 前馈控制
    1.4.2 反馈控制
  1.5 管道声场的特性分析
    1.5.1 平面波截止频率
    1.5.2 平面波相消干涉原理
  1.6 有源噪声控制技术的应用
第2章  经典的有源噪声控制算法
  2.1 自适应滤波器
    2.1.1 有限脉冲响应(FIR)滤波器
    2.1.2 无限脉冲响应(IIR)滤波器
  2.2 最小均方(LMS)算法
  2.3 次路径的建模
  2.4 滤波-X LMS(FXLMS)算法
  2.5 带遗忘因子的FXLMS算法
  2.6 考虑声反馈的FXLMS算法
    2.6.1 FBFXLMS算法
    2.6.2 次级声反馈路径建模
  2.7 滤波-U递归 LMS(FURLMS)算法
  2.8 自适应陷波滤波算法
  2.9 基于内模的反馈控制算法
  2.10 频域FXLMS算法
第3章  重复性噪声的有源控制
  3.1 重复性噪声的特点
  3.2 迭代学习控制(ILC)算法
    3.2.1 ILC算法描述
    3.2.2 ILC算法的收敛条件
    3.2.3 ILC算法的终值误差
  3.3 基于ILC的有源噪声控制算法
    3.3.1 基于ILC算法的ANC系统
    3.3.2 ILC学习滤波器的设计
第4章  周期性噪声的有源控制
  4.1 重复控制(RC)算法
    4.1.1 内模原理
    4.1.2 RC算法描述
  4.2 基于RC的有源噪声控制算法
    4.2.1 基于RC的有源噪声控制系统
    4.2.2 系统稳定性分析
    4.2.3 RC学习滤波器的设计
第5章  随机性脉冲噪声的有源控制
  5.1 脉冲噪声简介
    5.1.1 脉冲噪声的特性
    5.1.2 脉冲噪声的建模
  5.2 随机性脉冲噪声的生成
    5.2.1 Chambers-Mallows-Stuck方法
    5.2.2 Gauss-Bernoulli方法
  5.3 随机性脉冲噪声的有源控制算法
    5.3.1 概述
    5.3.2 分数低阶矩(FXLMP)算法
    5.3.3 权值约束(CFXLMS)算法
    5.3.4 幅值约束(MRFXLMS)算法
    5.3.5 改进归一化(MNFXLMS)算法
    5.3.6 对数变换(FXlogLMS)算法
    5.3.7 非线性M-估计(FXLMM)算法
    5.3.8 反正切函数(FXatanLMS)算法
    5.3.9 Sigmoid函数(FXatanLMS)算法
    5.3.10 通用步长归一化(FXgsnLMS)算法
第6章  时变系统的有源噪声控制
    6.1 次路径在线辨识算法
    6.2 基于SPSA的无模型算法
    6.2.1 同步扰动随机逼近(SPSA)算法
    6.2.2 基于SPSA的无模型有源噪声控制算法
    6.3 基于FFT的无模型迭代学习控制算法
    6.3.1 无模型迭代学习控制(MFILC)算法描述
    6.3.2 基于MFILC的脉冲噪声有源控制算法
第7章  非线性系统的有源噪声控制
  7.1 神经网络概述
  7.2 基于BP神经网络算法的ANC系统的结构
  7.3 参考信号滤波的BP神经网络算法
  7.4 误差信号滤波的BP神经网络算法
  7.5 函数链接型神经网络算法
  7.6 自适应递归模糊神经网络算法
    7.6.1 递归模糊神经网络(RFNN)结构
    7.6.2 递归模糊神经网络的学习算法
    7.6.3 自适应递归模糊神经网络ANC系统的收敛性
第8章  管道噪声有源控制实例
  8.1 管道噪声有源控制实验系统组成
  8.2 管道噪声有源控制实验系统的数学模型
  8.3 重复性噪声有源控制的仿真及实验分析
    8.3.1 仿真分析
    8.3.2 实验研究
  8.4 周期性噪声有源控制的仿真及实验分析
    8.4.1 仿真分析
    8.4.2 实验研究
  8.5 随机性脉冲噪声有源控制的仿真及实验分析
    8.5.1 FXatanLMS和FXsigLMS算法仿真分析
    8.5.2 FXgsnLMS算法仿真分析
    8.5.3 FXgsnLMS算法实验研究
  8.6 基于SPSA的无模型算法的仿真及实验分析
    8.6.1 仿真分析
    8.6.2 实验研究
8.7 基于FFT的无模型迭代学习控制算法的仿真分析
8.8 误差滤波神经网络(FEBPNN)算法的仿真分析
8.9 函数链接型神经网络(FLANN)算法的仿真分析
8.10 自适应递归模糊神经网络算法的仿真分析
参考文献

有源噪声与振动控制

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