用RBF神经网络逼近Volterra级数实现非线性噪声的消除

• 作者: 徐传忠 杨冠鲁
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: RBF网络 Volterra滤波器 自适应除噪 最近邻聚类
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: TM934.6
• 字数: 1919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2004.01.003

摘要

Volterra级数展开式的非线性滤波器由于综合地利用了线性和非线性项,因而比其他非线性滤波器具有更好的性能.但随着Volterra滤波器阶数的增加,对应的滤波系数个数呈几何级数增长,实现非常困难.本文利用RBF神经网络具有非线性函数的逼近能力和其局部逼近网络学习速度快的优点,用RBF神经网络逼近Volterra滤波器以实现非线性噪声消除.Matlab仿真结果表明了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨冠鲁	华侨大学信息科学与工程学院	67	420	10.0	18.0
2	徐传忠	华侨大学信息科学与工程学院	11	45	4.0	6.0