【摘 要】
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把小波包变换和神经网络相结合,对含多模噪声信号进行消噪研究.首先对含噪信号序列进行小波包分解,得到不同尺度下的小波包分解系数,接着以这些不同频带的分解系数作为三层前
【机 构】
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昌吉学院物理系,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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昌吉学院科研基金资助项目（2011YJYB004）
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把小波包变换和神经网络相结合,对含多模噪声信号进行消噪研究.首先对含噪信号序列进行小波包分解,得到不同尺度下的小波包分解系数,接着以这些不同频带的分解系数作为三层前向BP神经网络的输入特征向量,通过神经网络不断的修正和优化处理,最后以处理后的分解系数进行小波包重构,从而达到消噪的目的.实际计算及仿真表明,小波包神经网络消除多模噪声是一种非常有效的方法.
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