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目的:为了降低动态称重采样信号中采样序列存在的误差,需要滤除有用信号频率段内的干扰噪声。方法:提出了一种基于BP神经网络的新型自适应滤波处理方法,该方法将信号分为两路,即将低频干扰作为存储通道,称重信号作为实时通道,最后利用BP神经网络的非线性计算实现对称重信号的自适应滤波。结果:该方法不依赖于信号和噪声的先验知识,实时性好。结论:新型自适应滤波处理方法应用在动态称重中建模简单,适应性强,从而显著提高了信噪比。