基于时空神经网络增强数字示波器功能的研究

• 作者: 古天祥 李小玲 袁继敏
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数字示波器 神经网络 测量 调制
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 938-941
• 页数: 4页
• 分类号: TM935.2|TP216.
• 字数: 2298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2007.05.035

摘要

运用时空神经网络时域和空域模式识别方法给数字示波器增加AM调制信号测量功能.选择Elman神经网络结构,采用反向传播网络训练函数traingdx和learnbcf函数的算法,实现了AM调制信号检波的功能.同时,增加输出反馈回隐层的连接和延迟,采用附加动量因子的梯度下降权值/阀值学习算法改进神经网络.改进的网络学习速度快,逼近精度高,输出既没有振荡,也不产生纹波;并且网络适应性好,测量的鲁棒性高,要求采集信号周期少;方法新颖,运算量小,计算误差小,添加到数字示波器函数中,实现了示波器测量AM调制信号的功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古天祥	电子科技大学自动化学院	119	867	15.0	23.0
2	袁继敏	电子科技大学自动化学院	13	43	4.0	5.0
6	李小玲	攀枝花学院电气信息工程学院	27	105	6.0	9.0