尊彩彩票

<form id="aknjmsbdjka"></form>

<address id="aknjmsbdjka"><listing id="aknjmsbdjka"><meter id="aknjmsbdjka"></meter></listing></address>

        <em id="aknjmsbdjka"></em>

        <form id="aknjmsbdjka"></form>

          
          

              電子所務圖書館網站地圖所長信箱English中國科學院
               
              首頁機構概況科研成果研究隊伍國際交流科技合作研究生教育創新文化黨群園地科學傳播信息公開
                綜合新聞  
                圖片新聞  
                科研動態  
                學術活動  
                媒體報道  
              您現在的位置:首頁 > 新聞動態 > 科研動態
              一種基于貝葉斯頻率估計算法的窄帶有源噪聲控制系統
              2019/07/26 | 作者:中科院噪声与振动重点实验室 韩荣 | 【 【打印】【關閉】

                窄帶有源噪聲控制是一種通過發出與初始噪聲幅度相同、相位相反的聲波從而有效降低低頻窄帶噪聲的控制手段。窄帶有源噪聲控制算法需求預先獲得初始噪聲的頻率信息,包括頻率個數及各個頻率值。

                傳統的基于自適應陷波器(adaptive notch filterANF)的頻率估計方法需求人爲設置頻率個數,且在信噪比較低時收斂速度慢、頻率估計精度低,從而影響了噪聲控制系統的性能。

                爲了解決該問題,中科院噪聲與振動重點實驗室的博士生韓榮與其導師吳鳴研究員、楊軍研究員等人提出將基于貝葉斯參數估計的方法應用于頻率估計算法,將頻率估計的結果提供給窄帶有源噪聲控制系統,可有效提高窄帶有源噪聲控制的性能。相關研究成果201954日在線發表于國際學術期刊 Journal of Sound and Vibration

                應用基于貝葉斯頻率估計的窄帶有源噪聲控制系統時,研究人員首先采集一段噪聲,假設該信號爲複數信號,基于概率模型得到與頻率個數、頻率值相關的目標函數,利用坐標梯度下降算法和最大後驗概率,得到信號中頻率個數和各頻率值。當初級噪聲中頻率值變化時,該算法可與自適應陷波器算法結合,提高頻率估計算法的精度,進而提高窄帶有源噪聲控制的性能。

                仿真數據表明,在低信噪比(0 dB)條件下,與傳統方法相比,基于貝葉斯的頻率估計可以更快得到頻率的個數和頻率值,基于該頻率估計的窄帶噪聲控制系統也可以更快將初級噪聲中的單頻噪聲抑制。

                該研究首次將基于貝葉斯參數估計的方法應用于窄帶有源噪聲控制系統中,相關研究成果有望提高現有的窄帶有源噪聲控制系統對窄帶噪聲的控制性能。

                本研究得到國家重點研發計劃課題(2016YFB1200503)、國家自然科學基金(11474306, 11404367, 11474307)資助。

                

                基于貝葉斯參數估計算法的頻率估計性能(圖/中科院聲學所)

                

                基于貝葉斯頻率估計算法的窄帶噪聲控制系統對單頻噪聲的控制性能(左圖爲原始噪聲頻譜,右圖爲基于貝葉斯頻率估計算法的噪聲頻譜)(圖/中科院聲學所)

                

                關鍵詞:

                窄帶噪聲有源控制;頻率估計;貝葉斯推斷

                參考文獻:

                HAN Rong, WU Ming, LIU Feng, SUN Hongling, YANG Jun. A narrowband active noise control system with a frequency estimator based on Bayesian inference. Journal of Sound and Vibration, 2019, 455: 299–311. DOI: 10.1016/j.jsv.2019.04.031.

                論文鏈接:

                http://dx.doi.org/10.1016/j.jsv.2019.04.031

               
                相關新聞
              Copyright 2003-2016 中國科學院声学所 版权所有 备案序号:京ICP備16057196號 京公網安備110402500001號
              地址:北京市海淀区北四环西路21号中國科學院声学研究所  邮编:100190
              E-mail:ioa@mail.ioa.ac.cn
              热门关键词:尊彩彩票网址| 尊彩彩票网| 尊彩彩票安全可靠?| 尊彩彩票下载地址| 尊彩彩票如何刷彩金| 彩尊彩票官网| 尊彩彩票约请码| 尊彩彩票海南公司地址| 尊彩彩票平台是真的吗| 尊彩彩票手机版| 尊彩彩票安装| 尊彩彩票下载| 尊彩彩票安卓版| 尊彩彩票赚钱技巧| 尊彩彩票游戏大厅| 尊彩彩票app| 尊彩彩票网站| 尊彩彩票官网| 彩尊彩票平台| 尊彩彩票登录| 尊彩彩票官方网址| 尊彩彩票注册| 尊彩彩票ios苹果版| 尊彩彩票注册登录| 尊彩彩票主页| 尊彩彩票平台| 尊彩彩票网是不是假的| 尊彩彩票是真的吗|