神经网络滤波相关论文
研究机械振动学的理论与方法、解释机械结构系统中的各种复杂运动现象、实现复杂装备振动与噪声的有效控制以及振动的有效利用是提......
大电网互联引起的低频振荡问题越来越突出，已严重影响到电网的安全运行。由于实际系统模型参数的复杂，通过运行状态实测数据识别低频......
信号处理是通信与信息学科中的一个重要研究领域。讨论了基于神经网络的自适应信号处理，并提出了一种用于优化滤波器的神经网络构造......
介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法-如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网......
在遥控焊接中,存在焊接电源和焊接电弧产生的高频干扰,对力觉临场感遥控焊接信号传输造成强干扰.针对遥控焊接中高频干扰源及其传......
采用神经网络滤波器对微硅陀螺输出信号进行非线性校正。改进了Levenberg—Marquardt算法，使之用于动态回归神经网络的训练。实验比......
文中研究了西雅图地区电力中心对Pugetpew－er电力需求的每日按时预测的问题。指出，以前研制的标准设备是不适当的，因为它没有考虑耗电......
声发射信号是表征材料内部损伤状态的重要指标,由于源信号无法直接获取,研究时通常采用其传播一段距离后失真的信号,这对准确判断......
扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法,然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷,这些问题起源于EKF采用了Tayl......
本文从Kalman滤波到粒子滤波详细论述了非线性滤波理论的发展过程。在论述传统非线性滤波缺点的基础上,指出了非线性滤波革新的两......
