Intelligent Noise Cancellation Using Adaptive RNN-Based Filtering
DOI:
https://doi.org/10.65405/.v10i37.597الكلمات المفتاحية:
مرشح تكيفي، شبكة عصبية ديناميكية، NARXالملخص
تفصل هذه الدراسة تصميم وتنفيذ جهاز إلغاء الضوضاء التكيفي (ANC) باستخدام شبكة عصبية متكررة (RNN)، وخاصة نموذج التراجع الذاتي غير الخطي مع مدخلات خارجية (NARX). تم تصميم النهج المقترح لإزالة الضوضاء غير الثابتة والملونة من إشارات الصوت بكفاءة، وهي مشكلة شائعة في أماكن مثل قمرة قيادة الطائرات. تسهل البنية المتكررة الديناميكية لشبكة NARX تحسين نمذجة أنماط الضوضاء المعقدة من أجل التنبؤ والإلغاء الدقيقين. تم نمذجة العملية في MATLAB/Simulink، مما أظهر أن المرشح التكيفي القائم على RNN يحقق قمعًا فائقًا للضوضاء، كما يتضح من انخفاض خطأ الجذر المتوسط المربع (RMS). هذه الطارق تم مقارنتها بالطريقة التقليدية. تؤكد النتائج أن منهجية الشبكة المتكررة توفر دقة فائقة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب دقة قصوى في إلغاء الضوضاء، على الرغم من أنها تتطلب وقتًا أطول للمعالجة الحسابية.
التنزيلات
المراجع
[1] Konar, Amit, Artificial intelligence and soft computing, CRC Press LLC ISBN 0-8493-1385-6,2000.
[2] A. Rubaai and R. Kotaru, “Online identification and control of a DC motor using learning adaptation of neural networks,” IEEE Trans. Industry Application, Vol. 36, 2000, pp. 935-942.
[3] Hagan, M.T., H.B. Demuth, and M.H. Beale, Neural Network Design, Boston, MA: PWS Publishing, 1996.
[4] Rosenblatt, F., Principles of Neurodynamics, Washington, D.C.: Spartan Press, 1961.
[5] Widrow, B., and S.D. Sterns, Adaptive Signal Processing, New York, Prentice-Hall, 1985.
[6] K.J. Hunt, D. Sbarbaro, R. Zbikowski and P.J. Gawthrop, “Neural networks for control systems: A survey,” Automatica, Vol. 28, No. 6, 1992, pp. 1083-1112,1992.
[7] Dennis, J.E., and R.B. Schnabel, Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1983.
[8] H.B. Demuth, M. Beale, Users’ Guide for the Neural Network Toolbox for Matlab, The
Mathworks, Natica, MA, 1998.
[9] EUGEN DIACONESCU, The use of NARX Neural Networks to predict Chaotic Time Series .Electronics, Communications and Computer Science Faculty University of Pitesti Targu din Vale, Nr. 1ROMANIA .eugend@upit.ro.
[10] M. T. Hagan, O. D. Jesus, R. Schultz, Training Recurrent Networks for Filtering and Control, in (editors) L.R. Medsker, L.C. Jain, Recurrent Neural Networks – Design and Applications, CRC Press, 2001.
[11] Language of technical computing version 7.5 .0.342(R2007b).
[12] Haykin, S. Adaptive Filter Theory. 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1996.
[13] prof. Ali A. Hassan - Artificial neural networks for Identification of nonlinear industrial processes .AUFOEE.2000.
[14] Abdulla, A. H., Ahmed, A. A., & Aldeeb, A. N. (2025). Modeling and Dynamic Analysis of Pitch Motion Control of an Aircraft System. Eurasian Journal of Theoretical and Applied Sciences (EJTAS), 1-8.
[8] H.B. Demuth, M. Beale, Users’ Guide for the Neural Network Toolbox for Matlab, The
Mathworks, Natica, MA, 1998.
[9] EUGEN DIACONESCU, The use of NARX Neural Networks to predict Chaotic Time Series .Electronics, Communications and Computer Science Faculty University of Pitesti Targu din Vale, Nr. 1ROMANIA .eugend@upit.ro.
[10] M. T. Hagan, O. D. Jesus, R. Schultz, Training Recurrent Networks for Filtering and Control, in (editors) L.R. Medsker, L.C. Jain, Recurrent Neural Networks – Design and Applications, CRC Press, 2001.
[11] Language of technical computing version 7.5 .0.342(R2007b).
[12] Haykin, S. Adaptive Filter Theory. 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1996.
[13] prof. Ali A. Hassan - Artificial neural networks for Identification of nonlinear industrial processes .AUFOEE.2000.
[14] Abdulla, A. H., Ahmed, A. A., & Aldeeb, A. N. (2025). Modeling and Dynamic Analysis of Pitch Motion Control of an Aircraft System. Eurasian Journal of Theoretical and Applied Sciences (EJTAS), 1-8.
[15] D.P. Mandic, J.A. Chambers, Recurrent Neural Networks for Prediction, John Wiley & Sons, 2001.
[16] Jos_e Maria P. J_unior and Guilherme A. Long-Term Time Series Prediction with the NARX Network: An Empirical Evaluation.Barreto Department of Teleinformatics Engineering Federal University of Cear_a, Av. Mister Hull, S/N CP 6005, CEP 60455-760, Fortaleza-CE, Braziljosemenezesjr@gmail.com, guilherme@deti.ufc.br.
[18] Dorf R.C. and Bishop R.H., “Modern Control System”, AddisonWesley Logman, Inc., 1998.
[19] Hagan, M.T., and M. Menhaj, "Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm," IEEE Transactions on Neural Networks, No. 6, 1999, pp. 989-993, 1994.
[20] prof. Mustafa Alfellany - Comparison between the non-recurrent and recurrent networks. .COET/BANI-WALID.206.
[21] Parks, T.W., and C.S. Burrus, Digital Filter Design, John Wiley & Sons, 1987, pp.226-228.
[22] Prof. Robert Morley , Digital Active Noise Cancelling Headphones By Michael Jezierny Brenton Keller Kyung Yul Lee.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
