【摘 要】
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自适应滤波器的设计是数字信号处理中的一个重要问题.神经网络则在优化设计方面显示了其良好的应用前景.该文通过对神经网络的学习,在传统自适应滤波理论的基础上,对神经网络
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自适应滤波器的设计是数字信号处理中的一个重要问题.神经网络则在优化设计方面显示了其良好的应用前景.该文通过对神经网络的学习,在传统自适应滤波理论的基础上,对神经网络自适应滤波器进行了研究和实现.文章对基于误差反向传播学习算法的多层前向人工神经网络(BP网络)进行了深入的分析,并结合传统自适应噪声抵消系统基本原理,建立了基于人工神经网络的自适应滤波器.这种新的滤波器运用了自适应HR滤波器理论,具有神经网络的分布式并行信息处理,较好的容错特性和鲁棒效应等优点,且比传统的滤波器有更好的收敛特性,并可方便地实现非线性滤波.该文的工作对推广神经网络的应用,与寻求更为复杂的神经网络自适应滤波器设计的新方法作了有效的尝试.由于神经网络具有学习非线性函数到任意的精度以及自适应能力,这种滤波器优于线性滤波器,能适应各种噪声环境.文章的最后对神经网络自适应滤波器的模型的抗噪声能力进行了计算机仿真.经过基于Matlab的Simulink仿真实例证明,基于BP网络的自适应滤波器具有很强的噪声滤除能力.
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