严格因果且超越维纳滤波
融合WaveNet与Volterra网络，在真实多通道场景下兼顾非线性建模与因果性，实现对传统自适应滤波器的真正超越。
Lu, Bai · Siyuan, Lian · Mengtong, Li · Yiming, He · Li, Rao · Xiaofeng, Zeng · Ruquan, Sun · Kai, Chen · 卢晶
Mechanical Systems and Signal Processing 2025
框架显式确保因果操作，避免端到端DNN模型常有的非因果泄漏，适合实时ANC部署。
与高优化阶数自适应滤波器和维纳解基准对比，而非简化低阶滤波器，证明以往DNN优越性源于不完整比较。
在复杂多通道道路噪声控制系统中测试，涵盖不同车速，而非仅单通道或简单多通道设置。
在道路噪声控制中，50公里/小时车速下较理想维纳滤波器降低1.58 dBA，证明实际性能优势。