基于递推最小鲁棒估计的低复杂度有源脉冲噪声控制方法
Abstract:
本发明公开了一种基于递推最小鲁棒估计的低复杂度有源脉冲噪声控制方法,对FxlogRLS算法进行了扩展,基于最近克罗内克积的滤波输入递归最小M估计算法(简称FxRLM‑NKP)对脉冲噪声进行有源控制。利用克罗内克积将自适应控制器的系数向量w(n)分解成两组短的子滤波器向量w1(n)、w2(n),由此建立信号模型。采用具有自适应参数的鲁棒估计器定义一组代价函数,由此推导出相应的自适应控制算法。克罗内克积分解的使用降低了自适应控制算法的计算复杂度;自适应M估计器使得本发明(FxRLM‑NKP算法)对脉冲噪声具有鲁棒性。实验结果表明,本发明在脉冲噪声有源控制中表现出良好的性能,且具有计算复杂度低的优点。
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