[发明专利]一种基于sigmoid函数的变步长VLMP滤波算法及其应用

摘要

本发明属于数字信号处理技术领域，具体涉及一种变步长VLMP(自适应Volterra最小平均P范数)算法及其在发动机降噪中的应用。本发明所提供的变步长VLMP算法，首先采用sigmoid函数更新步长因子，然后对一阶和二阶权系数采取迭代更新，因此可以获得较小的稳态误差；采用变步长VLMP算法构造非线性滤波器，以发动机噪声作为噪声信号，通过对Volterra滤波器的核进行辨识，在辨识最优核的同时对发动机噪声进行降噪处理，从而达到滤除发动机噪声中所含的高斯噪声和脉冲噪声的目的，最大限度的降低发动机噪声，具有实时性高，跟踪性能好的优点。

主权项

一种基于sigmoid函数的变步长VLMP滤波算法及其应用,其特征在于，包括以下步骤：(1)、二阶Volterra滤波器原始输入信号x(n)经过一系列延迟线传输后，形成对应不同的延迟的滤波器的一阶输入信号x(n),x(n‑1)…x(n‑N+1)，不同的延迟信号分别相乘后，形成二阶输入信号x2(n)、x2(n‑1)、…、x2(n‑N+1)、x(n)x(n‑1)、x(n)x(n‑2)、…、x(n‑N+2)x(n‑N+1)，即滤波器输入信号矢量X(n)；(2)、将各输入信号X(n)与其对应的滤波器核向量H(n)的乘积相加，所述滤波器一阶核向量为H1(n)＝[h0(n),h1(n),h2(n),…,hN‑1(n)]T，二阶核向量为H2(n)＝[h0,0(n),h1,1(n),…,hN‑1,N‑1(n),…,h0,1(n),…,hN‑2,N‑1(n)]T，系统的滤波器核向量为即该时刻的输出信号y(n)；(3)、将期望信号d(n)与输出信号y(n)做差得到误差值e(n)＝d(n)‑y(n)；(4)、根据误差值e(n)和固定的参数值α,β，使用sigmoid函数计算该时刻线性项和二次项部分变步长值μ1(n)和μ2(n)；(5)、将所述误差值e(n)绝对值的(p‑1)阶范数与误差值的符号函数sgn(e(n))以及步长值μ和输入信号X(n)的乘积作为滤波器核向量H(n)的瞬时变化量；(6)、根据步骤(1)至步骤(5)，将所述滤波算法构成的非线性滤波器模型应用于发动机噪声降噪。