Enhanced Neural Filter Design and Its Application to the Active Control of Nonlinear Noise

机译：增强型神经滤波器设计及其在非线性噪声主动控制中的应用

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A novel neural filter and its application to active control of nonlinear noise are proposed in this paper. This method helps to avoid the premature saturation of backpropagation algorithm; meanwhile, guarantees the system convergence by the proposed self-tuning method. The comparison between the conventional filtered-X least-mean-square (FXLMS) algorithm and proposed method for nonlinear broadband noise in active noise cancellation (ANC) system is also made in this paper. The proposed design method is very easy to be implemented and versatile to the other applications. Several simulation results show that the proposed method can effectively cancel the narrowband and nonlinear broadband noise in a duct.

机译：提出了一种新型的神经滤波器及其在非线性噪声主动控制中的应用。这种方法有助于避免反向传播算法过早饱和。同时，通过提出的自整定方法保证了系统的收敛性。本文还对传统的滤波X最小均方（FXLMS）算法与提出的主动噪声消除（ANC）系统中非线性宽带噪声方法进行了比较。所提出的设计方法非常容易实现，并且对其他应用程序通用。若干仿真结果表明，该方法可以有效消除管道中的窄带和非线性宽带噪声。

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来源
《International Conference on Industrial, Engineering, and Other Applications of Applied Intelligent Systems(IEA/AIE 2007); 20070626-29; Kyoto(JP)》|2007年|P.611-620|共10页
会议地点 Kyoto(JP)
作者
Cheng-Yuan Chang; I-Ling Chung; Chang-Min Chou; Fuh-Hsin Hwang;
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作者单位

Department of Electronic Engineering, Ching Yun University, Jhongli City, Taiwan 320, R.O.C;

Department of Optoelectronics and Communication Engineering, National Kaohsiung Normal University, Kaohsiung County 824, Taiwan, R.O.C;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
neural filter; convergence; active noise cancellation; broadband noise;

机译：神经滤波器收敛有源噪声消除宽带噪声;

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