基于小波神经网络的滤波器设计方法

• 作者: 唐士杰 邢化玲 高社生
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 小波神经网络 状态估计 滤波器
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 660-661,688
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2007.05.037

摘要

利用卡尔曼滤波器进行状态估计时,要求系统具有已知的数学模型和噪声统计特性等先验知识,而实际系统往往不能满足这一要求;针对这种情况,提出了一种小波神经网络滤波器设计的方法,它结合了神经网络的函数逼进能力和小波变换的良好局部特性及多分辨率特性,使网络能根据数据的分布情况以不同的分辨率进行学习,从而使网络具有更灵活有效的函数逼近能力,提高了估计精度;仿真结果表明,用该滤波器对系统状态进行估计,其精度高于卡尔曼滤波器的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高社生	西北工业大学自动化学院	96	792	15.0	20.0
2	唐士杰	西北工业大学自动化学院	4	46	4.0	4.0
3	邢化玲	西北工业大学自动化学院	5	49	4.0	5.0