小波阈值神经网络在信号去噪及预测中的应用

• 作者: 孙德宝 尉宇 岑翼刚
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最优阈值 神经网络 预测 信号去噪
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 485-491
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 4396字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种小波阈值神经网络模型(wavelet threshold neural network,WTNN),对合作式接收到的雷达信号进行去噪和预测.这种网络模型把小波最优阂值去噪器加到神经网络中,对带噪信号具有小波最优阈值去噪和预测的功能.对小波系数作单层重构,可简化训练算法,使编程得到精简.其次,通过对训练算法进行分析,得出了最优阈值及权值的调整公式.最后通过对线性调频信号去噪及前向一步预测的实验结果可以看出,当网络输入分别为带有高斯白噪卢、高斯带限噪声、瑞利噪声的线性调频信号时WTNN得到的结果均优于利用Donoho阈值进行去噪后再预测的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德宝	华中科技大学控制科学与工程系	84	2363	22.0	48.0
2	岑翼刚	北京交通大学信息科学研究所	15	101	6.0	9.0
3	尉宇	武汉科技大学信息工程与科技学院	33	256	10.0	14.0