基于径向基函数神经网络的自适应滤波器

• 作者: 李春宇
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应滤波 径向基函数神经网络 语音信号 脉象信号
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 1367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2005.06.006

摘要

自适应滤波器在信号检测、信号恢复、数字通信等领域中被广泛应用.传统的自适应滤波器主要在时域中实现.通常采用算法简单、稳健性好的自适应LMS算法.但LMS算法对输入信号的自相关矩阵具有很强的依赖性,因而自适应率不高.本文提出利用RBF神经网络实现的自适应滤波,并将其用于语音除噪和脉象信号的除噪.仿真结果表明该方法具有良好的非线性噪声抑制能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春宇	淮海工学院电子系	4	15	3.0	3.0