图书介绍
有源噪声与振动控制 原理、算法及实现PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 周亚丽，张奇志著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302363361
- 出版时间：2014
- 标注页数：132页
- 文件大小：21MB
- 文件页数：142页
- 主题词：噪声控制
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 噪声的危害1
1.2 噪声的无源控制方法2
1.2.1 吸声降噪2
1.2.2 隔声降噪3
1.2.3 消声器降噪3
1.3 噪声的有源控制方法4
1.3.1 有源噪声控制的基本原理4
1.3.2 有源噪声控制的发展历程5
1.4 有源噪声控制系统的基本结构7
1.4.1 前馈控制7
1.4.2 反馈控制8
1.5 管道声场的特性分析9
1.5.1 平面波截止频率9
1.5.2 平面波相消干涉原理10
1.6 有源噪声控制技术的应用11
第2章 经典的有源噪声控制算法12
2.1 自适应滤波器12
2.1.1 有限脉冲响应（FIR）滤波器12
2.1.2 无限脉冲响应（IIR）滤波器13
2.2 最小均方（LMS）算法14
2.3 次路径的建模16
2.4 滤波-X LMS（FXLMS）算法17
2.5 带遗忘因子的FXLMS算法19
2.6 考虑声反馈的FXLMS算法19
2.6.1 FBFX LMS算法19
2.6.2 次级声反馈路径建模21
2.7 滤波-U递归LMS（FURLMS）算法21
2.8 自适应陷波滤波算法23
2.9 基于内模的反馈控制算法26
2.1 0频域FXLMS算法26
第3章 重复性噪声的有源控制28
3.1 重复性噪声的特点28
3.2 迭代学习控制（ILC）算法29
3.2.1 ILC算法描述29
3.2.2 ILC算法的收敛条件30
3.2.3 ILC算法的终值误差30
3.3 基于ILC的有源噪声控制算法31
3.3.1 基于ILC算法的ANC系统31
3.3.2 ILC学习滤波器的设计33
第4章 周期性噪声的有源控制37
4.1 重复控制（RC）算法37
4.1.1 内模原理37
4.1.2 RC算法描述38
4.2 基于RC的有源噪声控制算法39
4.2.1 基于RC的有源噪声控制系统39
4.2.2 系统稳定性分析40
4.2.3 RC学习滤波器的设计41
第5章 随机性脉冲噪声的有源控制45
5.1 脉冲噪声简介45
5.1.1 脉冲噪声的特性45
5.1.2 脉冲噪声的建模45
5.2 随机性脉冲噪声的生成50
5.2.1 Chambers-Mallows-Stuck方法50
5.2.2 Gauss-Bernoulli方法51
5.3 随机性脉冲噪声的有源控制算法52
5.3.1 概述52
5.3.2 分数低阶矩（FXLMP）算法53
5.3.3 权值约束（CFXLMS）算法56
5.3.4 幅值约束（MRFXLMS）算法57
5.3.5 改进归一化（MNFXLMS）算法59
5.3.6 对数变换（FXlogLMS）算法60
5.3.7 非线性M-估计（FXLMM）算法61
5.3.8 反正切函数（FXatanLMS）算法65
5.3.9 Sigmoid函数（FXatanLMS）算法66
5.3.1 0通用步长归一化（FXgsnLMS）算法68
第6章 时变系统的有源噪声控制73
6.1 次路径在线辨识算法73
6.2 基于SPSA的无模型算法74
6.2.1 同步扰动随机逼近（SPSA）算法74
6.2.2 基于SPSA的无模型有源噪声控制算法75
6.3 基于FFT的无模型迭代学习控制算法76
6.3.1 无模型迭代学习控制（MFILC）算法描述76
6.3.2 基于MFILC的脉冲噪声有源控制算法77
第7章 非线性系统的有源噪声控制79
7.1 神经网络概述79
7.2 基于BP神经网络算法的ANC系统的结构79
7.3 参考信号滤波的BP神经网络算法80
7.4 误差信号滤波的BP神经网络算法83
7.5 函数链接型神经网络算法84
7.6 自适应递归模糊神经网络算法85
7.6.1 递归模糊神经网络（RFNN）结构85
7.6.2 递归模糊神经网络的学习算法88
7.6.3 自适应递归模糊神经网络ANC系统的收敛性89
第8章 管道噪声有源控制实例92
8.1 管道噪声有源控制实验系统组成92
8.2 管道噪声有源控制实验系统的数学模型94
8.3 重复性噪声有源控制的仿真及实验分析96
8.3.1 仿真分析96
8.3.2 实验研究99
8.4 周期性噪声有源控制的仿真及实验分析100
8.4.1 仿真分析100
8.4.2 实验研究104
8.5 随机性脉冲噪声有源控制的仿真及实验分析105
8.5.1 FXatanLMS和FXsigLMS算法仿真分析105
8.5.2 FXgsnLMS算法仿真分析109
8.5.3 FXgsnLMS算法实验研究113
8.6 基于SPSA的无模型算法的仿真及实验分析116
8.6.1 仿真分析116
8.6.2 实验研究118
8.7 基于FFT的无模型迭代学习控制算法的仿真分析119
8.8 误差滤波神经网络（FEBPNN）算法的仿真分析121
8.9 函数链接型神经网络（FLANN）算法的仿真分析123
8.1 0 自适应递归模糊神经网络算法的仿真分析125
参考文献127