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提出了基于连续型Hopfield神经网络（CHNN）的自适应二维噪声对消器，讨论了神经网络的结构和原理及相应的自适应滤波算法，并从理论上进行了论证。仿真结果表明相对于采用最小均方算法的二维线性噪声对消器，CHNN噪声对消器能更有效实现二维噪声的消除，保持原信号的完整性，获得较好的去噪声效果。
基于改进Hopfield神经网络的自适应二维噪声对消器
【摘 要】
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提出了基于连续型Hopfield神经网络（CHNN）的自适应二维噪声对消器，讨论了神经网络的结构和原理及相应的自适应滤波算法，并从理论上进行了论证。仿真结果表明相对于采用最小均方算
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院
【出 处】
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电声技术
【发表日期】
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2008年2期
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