【摘 要】
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为了改善非高斯噪声背景下信号的检测性能，将粒子群算法优化的神经网络（PSO—BP）和滤波器组重构的小波包变换（WPT）相融合，提出一种改进小波包神经网络（WPT-BP）的信号检测方法。首先选
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为了改善非高斯噪声背景下信号的检测性能，将粒子群算法优化的神经网络（PSO—BP）和滤波器组重构的小波包变换（WPT）相融合，提出一种改进小波包神经网络（WPT-BP）的信号检测方法。首先选用Ackley函数验证PSO．BP具有较强的函数极值寻优能力，然后采用仿真信号序列检验改进WPT-BP检测信号的有效性，最后利用改进WPT-BP方法对MIT／BIH心律失常数据库中的心电（ECG）信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明，改进WPT-BP在非高斯噪声且信噪比较低的情况下具有良好的消噪能力，是一种非常有效的
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