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基于迭代学习控制的主动噪声控制技术研究

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

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