摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-13页 |
·引言 | 第9页 |
·主动噪声控制的发展历程 | 第9-11页 |
·国内外研究现状 | 第11页 |
·本文主要工作 | 第11-13页 |
第2章 主动噪声控制与迭代学习控制介绍 | 第13-34页 |
·引言 | 第13页 |
·主动噪声控制原理 | 第13页 |
·主动噪声控制系统类型 | 第13-18页 |
·宽带前馈主动噪声控制系统 | 第14-15页 |
·窄带前馈主动噪声控制系统 | 第15-16页 |
·反馈主动噪声控制系统 | 第16-17页 |
·多通道主动噪声控制系统 | 第17-18页 |
·自适应滤波算法 | 第18-22页 |
·基本概念 | 第18-20页 |
·最陡下降法 | 第20-21页 |
·LMS算法 | 第21页 |
·FXLMS算法 | 第21-22页 |
·FXLMS-ANC系统仿真 | 第22-24页 |
·迭代学习控制背景 | 第24-25页 |
·迭代学习控制原理 | 第25-26页 |
·迭代学习控制的研究内容 | 第26-29页 |
·ILC-ANC系统仿真 | 第29-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第3章 广义迭代学习主动噪声控制系统 | 第34-40页 |
·引言 | 第34页 |
·一种简单广义迭代学习控制机制 | 第34-36页 |
·受干扰的广义迭代学习主动噪声控制系统 | 第36-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第4章 广义迭代学习主动噪声控制系统最优化设计 | 第40-53页 |
·引言 | 第40页 |
·IIR滤波器实现学习滤波器 | 第40-41页 |
·基于粒子群优化算法求解最优学习滤波器参数 | 第41-46页 |
·粒子群优化算法的原理 | 第41-43页 |
·基于PSO的GILCS-ANC系统仿真 | 第43-46页 |
·基于量子粒子群优化算法求解最优学习滤波器参数 | 第46-52页 |
·量子粒子群优化算法的原理 | 第46-48页 |
·基于QPSO的GILCS-ANC系统仿真 | 第48-50页 |
·FXLMS-ANC、ILC-ANC、GILCS-ANC系统对比仿真 | 第50-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
·总结 | 第53-54页 |
·展望 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第59页 |