揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，包括以下步驟：提供放大后的激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中；同步測(cè)量揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的電壓信號(hào)和電流信號(hào)；獲取揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)：根據(jù)該測(cè)量的電壓信號(hào)和測(cè)量的電流信號(hào)，在大信號(hào)條件下，計(jì)算揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗曲線從而獲得該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)；獲取揚(yáng)聲器系統(tǒng)的非線性參數(shù)：將測(cè)量的電流信號(hào)輸入揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型中計(jì)算出估計(jì)電壓信號(hào)；將估計(jì)電壓信號(hào)與測(cè)量的電壓信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì)算出兩者之間的電壓誤差信號(hào)；對(duì)該電壓誤差信號(hào)進(jìn)行去相干，去掉該電壓誤差信號(hào)中的線性分量，再根據(jù)去相干后的電壓誤差信號(hào)，使用自適應(yīng)迭代算法獲得非線性參數(shù)。
【專利說明】揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法 【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種揚(yáng)聲器參數(shù)的測(cè)量方法，尤其涉及一種揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)的辨識(shí) 方法。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 微型揚(yáng)聲器具有尺寸小的優(yōu)點(diǎn)，因而在智能手機(jī)以及平板電腦等電子設(shè)備中具有 廣泛的應(yīng)用。但是隨著尺寸的減小，揚(yáng)聲器系統(tǒng)的非線性變得越來越顯著，大信號(hào)條件下， 微型揚(yáng)聲器發(fā)出的聲音會(huì)產(chǎn)生明顯的失真。建立微型揚(yáng)聲器系統(tǒng)的非線性模型，并準(zhǔn)確估 計(jì)大信號(hào)條件下，微型揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)和非線性參數(shù)，進(jìn)而預(yù)測(cè)以及補(bǔ)償揚(yáng)聲器系 統(tǒng)的非線性失真，越來越受到人們的重視。
[0003] 相關(guān)技術(shù)公開了一種使用電流傳感器和一種使用激光傳感器測(cè)量揚(yáng)聲器參數(shù)的 方法，上述方法使用雙頻激勵(lì)信號(hào)和大信號(hào)Volterra模型，當(dāng)揚(yáng)聲器系統(tǒng)非線性階數(shù)較高 (高于3階)時(shí)，Volterra模型復(fù)雜度大幅增加，靈活性較差。
[0004] 因此，提出一種改進(jìn)的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法以克服上述缺陷。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種簡(jiǎn)單、靈活性好的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下:一種揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，包括以下步驟:提供放 大后的激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中；同步測(cè)量所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的電壓信號(hào)和電流 信號(hào);獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù):根據(jù)該測(cè)量的電壓信號(hào)和測(cè)量的電流信號(hào)，在大信 號(hào)條件下，計(jì)算所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗曲線從而獲得 該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù);獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的非線性參數(shù):將所述測(cè)量的電流信號(hào)輸 入所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型中計(jì)算出估計(jì)電壓信號(hào);將估計(jì)電壓信號(hào)與所述測(cè)量的 電壓信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì)算出兩者之間的電壓誤差信號(hào);對(duì)該電壓誤差信號(hào)進(jìn)行去相干，去掉 該電壓誤差信號(hào)中的線性分量，再根據(jù)去相干后的電壓誤差信號(hào)，使用自適應(yīng)迭代算法獲 得非線性參數(shù)。
[0007] 上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，所述線性參數(shù)包括直流阻Re、音圈電感Le、力因 數(shù)線性項(xiàng)bo、勁度系數(shù)線性項(xiàng)k〇和力阻線性項(xiàng)r 0;
[0008] 所述非線性參數(shù)包括力因數(shù)Bl(X)、勁度系數(shù)kt(x)和力阻Rm(V)，其中：
[0009]
[0010]
[0011]
[0012]其中，1和￥分別表示微型揚(yáng)聲器振膜的位移和速度。
[0013] 上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，還包括將所述線性參數(shù)和非線性參數(shù)實(shí)時(shí)反饋 至所述集總參數(shù)模型中以更新所述集總參數(shù)模型。
[0014] 上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，在獲取線性參數(shù)的步驟中，阻抗曲線的阻抗特 性表示為·
[0015]
[0016] 使用最小二乘法匹配該阻抗曲線獲得所述線性參數(shù)。
[0017]上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，在獲取非線性參數(shù)的步驟中，所述集總參數(shù)模 型對(duì)應(yīng)的電壓模型表示為：
[0018]
[0019]
[0020]
[0021]其中，uP[n]表示估計(jì)電壓信號(hào)，Un]表示測(cè)量的電流信號(hào)，X和V分別表示所述揚(yáng) 聲器系統(tǒng)的振膜的位移和速度。
[0022]上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，所述方法還包括:采用Simpson積分法計(jì)算出
該積分法對(duì)應(yīng)的傳遞函數(shù)表示為：
[0023] ~ \
/
[0024] 上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，在獲取非線性參數(shù)的步驟中，所述電壓誤差信 號(hào)表不為：
[0025]
[0026] 其中，Um[n]表不測(cè)量的電壓信號(hào)。
[0027] 上述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，在獲取非線性參數(shù)的步驟中，所述自適應(yīng)迭代 算法表不為：
[0028]
[0029]
[0030]
[0031] 其中，μ為所述自適應(yīng)迭代算法的步長(zhǎng)，初始化時(shí)，設(shè)定μ的值。
[0032] 本發(fā)明還提供一種揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，包括η個(gè)揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí) 步驟：
[0033]其中，第i步驟包括：
[0034]提供放大后的第i激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中；
[0035] 同步測(cè)量所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的第i電壓信號(hào)和電流信號(hào)；
[0036] 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i線性參數(shù):根據(jù)該測(cè)量的第i電壓信號(hào)和測(cè)量的第i電 流信號(hào)，在大信號(hào)條件下，計(jì)算所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗 曲線從而獲得該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i線性參數(shù)，并輸出該第i線性參數(shù)；
[0037] 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i非線性參數(shù)：
[0038] 將所述測(cè)量的第i電流信號(hào)輸入所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型中計(jì)算出第i估 計(jì)電壓信號(hào)；
[0039] 將第i估計(jì)電壓信號(hào)與所述測(cè)量的第i電壓信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì)算出兩者之間的第i 電壓誤差信號(hào)；
[0040] 對(duì)該第i電壓誤差信號(hào)進(jìn)行去相干，去掉該第i電壓誤差信號(hào)中的線性分量；
[0041 ]再根據(jù)去相干后的第i電壓誤差信號(hào)，使用自適應(yīng)迭代算法獲得第i非線性參數(shù)， 并輸出該第i非線性參數(shù)；
[0042] 由集總參數(shù)模型計(jì)算估計(jì)電壓信號(hào)的步驟中，包括：
[0043] 當(dāng)i = l時(shí)，所述集總參數(shù)模型根據(jù)設(shè)定值計(jì)算估計(jì)電壓信號(hào)；
[0044] 當(dāng)l〈i〈n時(shí)，將第i-Ι激勵(lì)信號(hào)中計(jì)算出的第i-Ι線性參數(shù)和第i-Ι非線性參數(shù)輸入 該集總參數(shù)模型中以更新該集總參數(shù)模型，由更新后的集總參數(shù)模型計(jì)算出第i激勵(lì)信號(hào) 對(duì)應(yīng)的估計(jì)電壓信號(hào)。
[0045] 上述的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，所述方法還包括：
[0046] 電壓誤差信號(hào)最小時(shí)，輸出該電壓誤差信號(hào)最小值對(duì)應(yīng)的非線性參數(shù)。
[0047] 本發(fā)明的有益效果在于:使用去相干之后的電壓誤差信號(hào)估計(jì)非線性參數(shù)，降低 了電壓誤差信號(hào)中線性分量對(duì)非線性參數(shù)估計(jì)結(jié)果的影響，提升了非線性參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確 性、靈活性;同時(shí)，僅需采集電壓和電流信號(hào)，即可準(zhǔn)確估計(jì)揚(yáng)聲器系統(tǒng)非線性參數(shù)，整個(gè)方 法簡(jiǎn)單、易行。 【【附圖說明】】
[0048]圖1是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法的原理框圖；
[0049] 圖2是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法的工作流程圖；
[0050] 圖3是本發(fā)明較佳實(shí)施例使用的揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型對(duì)應(yīng)的電壓模型；
[0051 ]圖4是本發(fā)明較佳實(shí)施例使用的揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型對(duì)應(yīng)的力學(xué)模型；
[0052] 圖5是使用本發(fā)明提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法測(cè)量的阻抗曲線和匹配的阻 抗曲線，阻抗幅度-頻率曲線；
[0053] 圖6是使用本發(fā)明提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法測(cè)量的阻抗曲線和匹配的阻 抗曲線，阻抗相位-頻率曲線；
[0054] 圖7是使用本發(fā)明提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法估計(jì)得到的非線性參數(shù)曲 線，Bl-位移曲線；
[0055] 圖8是使用本發(fā)明提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法估計(jì)得到的非線性參數(shù)曲 線，kt-位移曲線；
[0056] 圖9是使用本發(fā)明提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法估計(jì)得到的非線性參數(shù)曲 線，Rm-速度曲線；
[0057] 圖10是使用本發(fā)明提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法的揚(yáng)聲器系統(tǒng)實(shí)測(cè)的聲壓 THD以及使用估計(jì)參數(shù)仿真的聲壓THD曲線。 【【具體實(shí)施方式】】
[0058] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0059] 在本發(fā)明中，Um[n]表示測(cè)量的電壓信號(hào)，im[n]表示測(cè)量的電流信號(hào)，uP[n]表示使 用揚(yáng)聲器電壓模型計(jì)算得到的估計(jì)電壓信號(hào)，e u[n]表示估計(jì)電壓信號(hào)uP[n]與測(cè)量的電壓 信號(hào)um[n]之間的電壓誤差信號(hào)，e n[n]表示電壓誤差信號(hào)經(jīng)過去相干操作后，獲得的去相干 之后的電壓誤差信號(hào)。
[0060] 該揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)的線性參數(shù)包括:直流阻Re、音圈電感Le、力因數(shù)線性項(xiàng) bo、勁度系數(shù)線性項(xiàng)ko和力阻線性項(xiàng)ro。
[0061] 該揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)的非線性參數(shù)包括:因數(shù)Bl(x)、勁度系數(shù)kt(x)和力阻Rm (V)，其中：
[0062]
(13)
[0063] 參考圖1至圖4,根據(jù)本發(fā)明的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法包括以下步驟：
[0064] SI:外部計(jì)算機(jī)提供激勵(lì)信號(hào)，該激勵(lì)信號(hào)經(jīng)功率放大器放大，然后將放大的激勵(lì) 信號(hào)輸入至待測(cè)試的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中。
[0065] S2:采用電流傳感器和電壓傳感器同步測(cè)量所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的電壓信號(hào)1^ [η]和電流信號(hào)im[n]。
[0066] 該揚(yáng)聲器系統(tǒng)還包括集總參數(shù)模型，其對(duì)應(yīng)的電壓模型可以表示為：
[0067]
U)
[0068]其對(duì)應(yīng)的力學(xué)模型可以表示為：
[0069] BI (x) i =mta+Rm(v)v+kt(x)x (2)
[0070] 其中，~表示揚(yáng)聲器激勵(lì)電壓，i表示揚(yáng)聲器中的電流，mt表示等效振動(dòng)質(zhì)量，a表示 振膜加速度。
[0071] S3:獲取線性參數(shù)：
[0072]根據(jù)該測(cè)量的電壓信號(hào)和測(cè)量的電流信號(hào)，在大信號(hào)條件下，計(jì)算所述揚(yáng)聲器系 統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗曲線從而獲得該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)。
[0073] 具體地，該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)通過匹配阻抗曲線的進(jìn)行估計(jì)，在大信號(hào)條件 下，不考慮系統(tǒng)非線性時(shí)，根據(jù)公式(1)和公式(2)可得對(duì)應(yīng)的阻抗特性：
[0074]
<3：)
[0075] 采用此種方法，可獲得線性參數(shù):直流阻Re3、音圈電感U、力因數(shù)線性項(xiàng)bo、勁度系 數(shù)線性項(xiàng)ko和力阻線性項(xiàng)Π )。輸出該線性參數(shù)，同時(shí)，將該線性參數(shù)實(shí)時(shí)反饋至集總參數(shù)模 型中以更新該模型。
[0076] 為了獲得該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的最優(yōu)的線性參數(shù)，在一段時(shí)間內(nèi)向該揚(yáng)聲器系統(tǒng)提供多 個(gè)激勵(lì)信號(hào)，同步采集該段時(shí)間內(nèi)揚(yáng)聲器系統(tǒng)的電壓信號(hào)和電流信號(hào)i m，分別對(duì)UdP ^進(jìn) 行交疊分幀，對(duì)每幀數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅立葉變換(FFT)，獲得頻域電壓信號(hào)U( ω )和頻域電流 信號(hào)K ω )，分別計(jì)算U( ω )和1( ω )的互功率譜，以及1( ω )的自功率譜，對(duì)上述功率譜進(jìn)行 多幀平均，得到平均后的互功率譜Ριιι( ω )以及自功率譜ΡΠ ( ω )，則揚(yáng)聲器系統(tǒng)的實(shí)測(cè)阻抗 曲線，計(jì)算公式如下：
[0077]
(4)
[0078] 根據(jù)實(shí)測(cè)的阻抗曲線Zm( ω )，以及揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗特性公式(3)，使用最小二乘 法對(duì)線件矣撒講軒雄m對(duì)心的彳呈差評(píng)估公式為：
[0079] (5)
[0080]其中ZP( Co1)為根據(jù)辨識(shí)結(jié)果計(jì)算得到的阻抗值，N為阻抗曲線的頻率點(diǎn)數(shù)目。 [0081]根據(jù)公式(3)、（4)和(5)計(jì)算出多個(gè)激勵(lì)信號(hào)中誤差e，并取最小誤差值，該最小誤 差值對(duì)應(yīng)的線性參數(shù)為最優(yōu)線性參數(shù)。
[0082] S4:獲取非線性參數(shù)：
[0083] 將測(cè)量的電流信號(hào)輸入該揚(yáng)聲器的集總參數(shù)模型的電壓模型中根據(jù)公式（1)計(jì)算 出估計(jì)電壓信號(hào)％[11]。
[0084] 將估計(jì)電壓信號(hào)％[11]與所述測(cè)量的電壓信號(hào)1^[11]進(jìn)行比較，計(jì)算出兩者之間的 電壓誤差信號(hào)e u[n]。
[0085] 電壓誤差信號(hào)eu[n]表不為：
[0086]
[0087]
[0088]
[0089]
[0090] 其中，L-1表示逆LapIace變換，表示卷積。
[0091]電流的導(dǎo)數(shù)di/dt使用"Simpson積分法"進(jìn)行計(jì)算，其對(duì)應(yīng)的傳遞函數(shù)可以表示 為：
[0092] (9.).
[0093] 電壓誤差信號(hào)eu[n]中由線性參數(shù)引入的誤差過大，將非線性誤差掩蓋掉，因此自 適應(yīng)估計(jì)非線性參數(shù)時(shí)，需要將電壓誤差信號(hào)^[1!]中線性分量去除掉以提高估計(jì)的非線 性參數(shù)的準(zhǔn)確性。
[0094] 在本發(fā)明中，采用去相干算法將電壓誤差信號(hào)eu[n]的線性分量部分去除，得到去 相干后的電壓誤差信號(hào)0"[11]，然后將該信號(hào)e n[n]輸入自適應(yīng)迭代算法后獲得非線性參數(shù)， 并不斷更新該非線性參數(shù)。該自適應(yīng)迭代算法可以表示為：
[0095]
[0096]
[0097]
[0098]其中，μ為迭代算法步長(zhǎng)。
[0099] 將公式（10)、（I 1)和（12)計(jì)算的bj，kj，rj以及離散化方法獲得位移X和速度V的值 代入公式（13)中以獲得非線性參數(shù):力因數(shù)Bl(x)、勁度系數(shù)k t(x)和力阻Rm(v)。輸出該非線 性參數(shù)，同時(shí)，將該非線性參數(shù)反饋至集總參數(shù)模型中以更新該模型。
[0100] 具體地，當(dāng)提供η個(gè)激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)揚(yáng)聲器系統(tǒng)時(shí)，本發(fā)明提供的辨識(shí)方法包括η 個(gè)步驟:其中，第i個(gè)步驟包括：
[0101] 提供放大后的第i激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中；
[0102] 同步測(cè)量所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的第i電壓信號(hào)和第i電流信號(hào)；
[0103] 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i線性參數(shù):根據(jù)該第i測(cè)量電壓信號(hào)和第i測(cè)量電流信 號(hào)，在大信號(hào)條件下，計(jì)算所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗曲線 從而獲得該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i線性參數(shù)，并輸出該第i線性參數(shù)；
[0104] 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i非線性參數(shù)：
[0105] 將所述第i測(cè)量電流信號(hào)輸入所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型中計(jì)算出第i估計(jì) 電壓信號(hào)；
[0106] 將第i估計(jì)電壓信號(hào)與所述第i測(cè)量電壓信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì)算出兩者之間的第i電 壓誤差信號(hào)；
[0107] 對(duì)該第i電壓誤差信號(hào)進(jìn)行去相干，去掉該第i電壓誤差信號(hào)中的線性分量；
[0108] 再根據(jù)去相干后的第i電壓誤差信號(hào)，使用自適應(yīng)迭代算法獲得第i非線性參數(shù)， 并輸出該第i非線性參數(shù)；
[0109] 由該集總參數(shù)模型計(jì)算估計(jì)電壓信號(hào)的步驟中，包括：
[0110] 當(dāng)i = 1時(shí)，所述集總參數(shù)模型根據(jù)設(shè)定值計(jì)算估計(jì)電壓信號(hào)；
[0111] 當(dāng)l〈i〈n時(shí)，將第i-ι激勵(lì)信號(hào)中由上述步驟計(jì)算出的第i-ι線性參數(shù)和第i-ι非線 性參數(shù)輸入該集總參數(shù)模型中以更新該集總參數(shù)模型，由更新后的集總參數(shù)模型計(jì)算出第 i激勵(lì)信號(hào)對(duì)應(yīng)的估計(jì)電壓信號(hào)。當(dāng)η個(gè)步驟均完成后，電壓誤差信號(hào)最小時(shí)，輸出該電壓誤 差信號(hào)最小值對(duì)應(yīng)的非線性參數(shù)即為該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的最優(yōu)非線性參數(shù)。
[0112] 實(shí)例
[0113] 參考圖5至圖7,圖5示出了實(shí)測(cè)和阻抗的匹配曲線，圖6示出了估計(jì)的非線性參數(shù) 曲線，包括力因數(shù)Β1(χ)、勁度系數(shù)kt(x)和力阻R m(V)，圖7示出了當(dāng)有效電壓為Iv時(shí)，實(shí)際測(cè) 量的聲壓總諧波失真(THD)和使用該估計(jì)的線性參數(shù)和非線性參數(shù)模擬仿真的聲壓THD曲 線。該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的振膜長(zhǎng)1.6cm，寬0.9cm。使用粉紅噪音作為激勵(lì)信號(hào)輸入該揚(yáng)聲器系統(tǒng) 中，激勵(lì)功率為0.15W，同步測(cè)量該揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的電壓信號(hào)和電流信號(hào)，并使用本發(fā)明 提供的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)方法估計(jì)的該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)和非線性參數(shù)，如 下表所示。
[0114]表1使用本發(fā)明提供的辨識(shí)方法獲得的線性參數(shù)和非線性參數(shù)
[0116] 從圖7中可看出，該實(shí)測(cè)的聲壓THD與仿真的聲壓THD匹配度較好，該方法估計(jì)的參 數(shù)準(zhǔn)確性更高。
[0117] 以上所述的僅是本發(fā)明的實(shí)施方式，在此應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來說，在不脫離本發(fā)明創(chuàng)造構(gòu)思的前提下，還可以做出改進(jìn)，但這些均屬于本發(fā)明的保護(hù)范 圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，包括以下步驟： 提供放大后的激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中； 同步測(cè)量所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的電壓信號(hào)和電流信號(hào)； 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù):根據(jù)該測(cè)量的電壓信號(hào)和測(cè)量的電流信號(hào)，在大信 號(hào)條件下，計(jì)算所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗曲線從而獲得 該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的線性參數(shù)； 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的非線性參數(shù):將所述測(cè)量的電流信號(hào)輸入所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集 總參數(shù)模型中計(jì)算出估計(jì)電壓信號(hào)；將估計(jì)電壓信號(hào)與所述測(cè)量的電壓信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì) 算出兩者之間的電壓誤差信號(hào);對(duì)該電壓誤差信號(hào)進(jìn)行去相干，去掉該電壓誤差信號(hào)中的 線性分量，再根據(jù)去相干后的電壓誤差信號(hào)，使用自適應(yīng)迭代算法獲得非線性參數(shù)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，所述線性參數(shù)包括直 流阻、音圈電感U、力因數(shù)線性項(xiàng)b〇、勁度系數(shù)線性項(xiàng)k〇和力阻線性項(xiàng)r〇; 所述非線性參數(shù)包括力因數(shù)Bl(x)、勁度系數(shù)kt(x)和力阻Rm(v)，其中：其中，X和V分別表不微型揚(yáng)聲器振膜的位移和速度。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，還包括將所述線性參 數(shù)和非線性參數(shù)實(shí)時(shí)反饋至所述集總參數(shù)模型中以更新所述集總參數(shù)模型。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，在獲取線性參數(shù)的步 驟中，阻抗曲線的阻抗特性表示為：使用最小二乘法匹配該阻抗曲線獲得所述線性參數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，在獲取非線性參數(shù) 的步驟中，所述集總參數(shù)模型對(duì)應(yīng)的電壓模型表示為：所述估計(jì)電壓信號(hào)表示為：其中，uP[n]表示估計(jì)電壓信號(hào)，im[n]表示測(cè)量的電流信號(hào)，X和v分別表示所述揚(yáng)聲器 系統(tǒng)的振膜的位移和速度。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，所述方法還包括： 采用Simpson積分法計(jì)算出.，該積分法對(duì)應(yīng)的傳遞函數(shù)表示為：7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，在獲取非線性參數(shù) 的步驟中，所述電壓誤差信號(hào)表示為： eu[n] =Um[n]-uP[n] 其中，Um[n]表不測(cè)量的電壓信號(hào)。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，在獲取非線性參數(shù) 的步驟中，所述自適應(yīng)迭代算法表示為：其中，μ為所述自適應(yīng)迭代算法的步長(zhǎng)，初始化時(shí)，設(shè)定μ的值。9. 一種揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，包括η個(gè)揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)步 驟： 其中，第i步驟包括： 提供放大后的第i激勵(lì)信號(hào)至待測(cè)的揚(yáng)聲器系統(tǒng)中； 同步測(cè)量所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)兩端的第i電壓信號(hào)和電流信號(hào)； 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i線性參數(shù):根據(jù)該測(cè)量的第i電壓信號(hào)和測(cè)量的第i電流信 號(hào)，在大信號(hào)條件下，計(jì)算所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的阻抗曲線，并使用最小二乘法匹配該阻抗曲線 從而獲得該揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i線性參數(shù)，并輸出該第i線性參數(shù)； 獲取所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的第i非線性參數(shù)： 將所述測(cè)量的第i電流信號(hào)輸入所述揚(yáng)聲器系統(tǒng)的集總參數(shù)模型中計(jì)算出第i估計(jì)電 壓信號(hào)； 將第i估計(jì)電壓信號(hào)與所述測(cè)量的第i電壓信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì)算出兩者之間的第i電壓 誤差ig號(hào)； 對(duì)該第i電壓誤差信號(hào)進(jìn)行去相干，去掉該第i電壓誤差信號(hào)中的線性分量； 再根據(jù)去相干后的第i電壓誤差信號(hào)，使用自適應(yīng)迭代算法獲得第i非線性參數(shù)，并輸 出該第i非線性參數(shù)； 由集總參數(shù)模型計(jì)算估計(jì)電壓信號(hào)的步驟中，包括： 當(dāng)i = 1時(shí)，所述集總參數(shù)模型根據(jù)設(shè)定值計(jì)算估計(jì)電壓信號(hào)； 當(dāng)l〈i〈n時(shí)，將第i-Ι激勵(lì)信號(hào)中計(jì)算出的第i-Ι線性參數(shù)和第i-Ι非線性參數(shù)輸入該集 總參數(shù)模型中以更新該集總參數(shù)模型，由更新后的集總參數(shù)模型計(jì)算出第i激勵(lì)信號(hào)對(duì)應(yīng) 的估計(jì)電壓信號(hào)。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的揚(yáng)聲器非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法，其特征在于，所述方法還包括： 電壓誤差信號(hào)最小時(shí)，輸出該電壓誤差信號(hào)最小值對(duì)應(yīng)的非線性參數(shù)。
【文檔編號(hào)】H04R29/00GK106068007SQ201610399274
【公開日】2016年11月2日
【申請(qǐng)日】2016年6月7日 公開號(hào)201610399274.1, CN 106068007 A, CN 106068007A, CN 201610399274, CN-A-106068007, CN106068007 A, CN106068007A, CN201610399274, CN201610399274.1
【發(fā)明人】胡玉祥, 盧晶, 張姮李子
【申請(qǐng)人】瑞聲科技(新加坡)有限公司