【摘 要】
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【目的】利用神经网络盲分离算法来解决含噪声音信号盲分离问题.【方法】提出了一种改进的自适应步长混合神经网络算法,该算法可以很好的掌控步长因子函数的形状,且在接近零
【机 构】
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甘肃农业大学工学院,兰州工业学院汽车工程学院
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【目的】利用神经网络盲分离算法来解决含噪声音信号盲分离问题.【方法】提出了一种改进的自适应步长混合神经网络算法,该算法可以很好的掌控步长因子函数的形状,且在接近零点处步长变化缓慢,使性能更加优越;同时针对神经网络结构的不足引入了递归结构,通过与改进的自适应步长算法的结合达到更好的分离效果.【结果】通过在汽车发动机含噪声音信号中的应用,表明出该算法稳定性、收敛性好,可灵活的控制了步长因子分离出发动机噪声信号,达到较好的分离效果.
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