基于最小径向基函数(MRBF)神经网络的非线性噪声对消

• 作者: 李珊君 黄志昊 黄桂平
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: MRBF 神经网络 非线性噪声
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 研究设计
• 页码范围: 49-51
• 页数: 3页
• 分类号: TN911|TP183
• 字数: 1711字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.09.015

摘要

由于传统线性噪声对消器对非线性噪声不能很好的适应,本文改进传统线形噪声对消器的线形滤波器部分,用MRBF网络代替横向LMS结构,以适应非线形噪声存在的情况.使用改进的RBF网络结构MRBF[1],解决了隐单元数目确定的困难,学习算法采用更加稳定的扩展卡尔曼滤波方法(KEF),增强了RBF的实用性.本文提出的方法降低了运算复杂度,增强实时性.仿真结果表明该方法有良好的噪声对消性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄桂平	四川大学电气信息学院	1	1	1.0	1.0
2	李珊君	四川大学电气信息学院	28	150	8.0	11.0
3	黄志昊	四川大学电气信息学院	2	6	1.0	2.0