小波神经网络阈值自学习在信号去噪中的应用

• 作者: 何日耀 李斌
• 来源期刊: 中国测试技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 阈值自学习 噪声熵 确定系统
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 电子测量与自动化控制
• 页码范围: 111-113
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 1902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5124.2006.02.035

摘要

针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阈值选择,提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阈值的方法,从而提高对信号的去噪性能.对于确定的数据采集系统,信号噪声主要来源于系统本身,而且在短时间内系统可视为时不变的.首先给系统一个标准信号输入,将系统的输出输入到小波神经网络,在给定的噪声熵下训练网络使其熵最小,从而得到相应的去噪阈值,仿真实验表明该方法较一般的去噪方法效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	西南石油学院机电工程学院	98	486	11.0	16.0