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结合虚拟传声器的汽车车内噪声主动控制方法

摘要第3-4页
abstract第4-5页
主要符号对照表第9-12页
第1章 绪论第12-30页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 汽车车内声场特性分析第13-15页
    1.3 主动噪声控制系统结构与算法第15-19页
        1.3.1 典型的主动噪声控制系统结构第15-16页
        1.3.2 自适应最小均方误差算法第16-19页
        1.3.3 自适应控制系统的性能第19页
    1.4 国内外研究现状第19-28页
        1.4.1 主动噪声控制算法发展第20-21页
        1.4.2 主动噪声控制应用发展第21-24页
        1.4.3 结合虚拟传声器的主动噪声控制方法第24-27页
        1.4.4 主动噪声均衡控制第27-28页
    1.5 论文的研究内容第28-30页
第2章 前馈两通道主动噪声控制及试验平台第30-49页
    2.1 汽车车内噪声主动控制问题分析第30-31页
    2.2 前馈两通道主动噪声控制算法第31-35页
        2.2.1 前馈两通道FxL MS算法第31-33页
        2.2.2 前馈两通道归一化FxL MS算法第33-35页
    2.3 前馈两通道主动噪声控制系统试验平台第35-41页
        2.3.1 控制系统硬件平台第35-39页
        2.3.2 控制系统软件平台第39-41页
    2.4 次级通道建模第41-42页
    2.5 前馈两通道稳态工况噪声主动控制试验第42-46页
        2.5.1 步长因子和滤波器阶数对控制效果的影响第42-45页
        2.5.2 两种控制算法的性能比较第45-46页
    2.6 前馈两通道瞬态工况噪声主动控制试验第46-48页
    2.7 本章小结第48-49页
第3章 结合虚拟传声器的车内主动噪声控制方法第49-69页
    3.1 结合虚拟传声器的车内主动噪声控制问题分析第49-50页
    3.2 传统结合虚拟传声器的控制方法第50-55页
        3.2.1 虚拟传声器配置法第50-51页
        3.2.2 远程传声器技术第51-53页
        3.2.3 虚拟传声器控制法第53-55页
    3.3 结合BP神经网络的虚拟传声器技术第55-61页
        3.3.1 BP神经网络第55-57页
        3.3.2 BPNNVMC法第57-58页
        3.3.3 神经网络辨识结果第58-61页
    3.4 虚拟传声器的试验验证及分析第61-67页
        3.4.1 近距离虚拟传声器试验第61-64页
        3.4.2 近距离虚拟传声器试验结果分析第64-65页
        3.4.3 远距离虚拟传声器试验第65-67页
        3.4.4 远距离虚拟传声器试验结果分析第67页
    3.5 本章小结第67-69页
第4章 发动机阶次噪声主动均衡控制第69-86页
    4.1 发动机阶次噪声控制问题分析第69-71页
        4.1.1 发动机阶次噪声特性第69-70页
        4.1.2 声品质偏好性模型第70页
        4.1.3 发动机阶次噪声主动均衡控制方法第70-71页
    4.2 发动机阶次噪声主动均衡控制算法第71-80页
        4.2.1 单通道单阶次主动噪声均衡算法第72-74页
        4.2.2 两通道多阶次主动噪声均衡算法第74-80页
    4.3 MPAOSE模型控制效果及分析第80-85页
        4.3.1 匀速工况下发动机阶次噪声控制第80-83页
        4.3.2 加速工况下发动机阶次噪声控制第83-85页
    4.4 本章小结第85-86页
第5章 结合虚拟传声器的阶次噪声主动均衡控制方法第86-91页
    5.1 结合虚拟传声器的阶次噪声主动均衡控制方法问题分析第86-87页
    5.2 结合虚拟传声器的主动均衡控制试验结果及分析第87-90页
        5.2.1 稳态工况阶次噪声控制效果及分析第87-89页
        5.2.2 瞬态工况阶次噪声控制效果及分析第89-90页
    5.3 本章小结第90-91页
第6章 总结与展望第91-93页
    6.1 研究总结第91-92页
    6.2 须进一步开展的工作第92-93页
参考文献第93-97页
致谢第97-99页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第99页

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