噪声控制
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自适应滤波器原理及算法实现仿真系统
本项目通过MATLAB平台实现并演示了自适应滤波器的核心原理及其经典算法。其主要功能包括对LMS（最小均方）、NLMS（归一化最小均方）以及RLS（递归最小二乘）等典型自适应滤波算法的性能仿真与对比分析。程序能够模拟在未知信道、强背景噪声环境下的信号提取与恢复过程。系统首先生成原始信号并叠加加性高斯白噪声或窄带干扰信号。通过自适应调整滤波器抽头系数，使输出信号与期望信号之间的均方误差达到最小化。项目详细研究了步长参数、滤波器阶数以及遗忘因子对收敛速度和稳态误差的影响。应用场景涵盖了回声消除、系统辨识、自适 -
基于FxLMS算法的混合主动降噪仿真平台
该项目是一个集成化的主动降噪系统仿真框架，旨在深度模拟和验证FxLMS（Filtered-x Least Mean Square）算法在实际声学物理环境中的应用效果。 系统包含两个垂直关联的阶段，即离线建模阶段与在线控制阶段。在离线建模过程中，系统通过系统辨识技术，利用白噪声作为激励信号，对次级路径（从执行器到误差传感器的物理传递函数）进行精确建模，获取其次级路径估计模型。 在在线降噪阶段，系统利用离线阶段获得的模型对参考信号进行预滤波，从而解决LMS算法在非单点控制中的失稳问题。该仿真充分考虑了主路径的
