周期误差自适应分离算法研究

• 作者: 吕永佳 周云 周秋平 李世平 罗鹏
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 动态测量误差 神经网络 自适应线性元件 LMS算法 RLS算法 经验模态分解(EMD)
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 35-38
• 分类号: TN911.8
• 字数: 3151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2011.09.010

摘要

动态测量误差信号通常为多分量的非平稳信号,可能包含非周期性趋势项误差、周期性误差、随机误差等分量,为了更精确的修正误差,需将各误差分量分离出来.主要研究周期性误差的分离,分别使用LMS算法和RLS算法构成神经网络自适应线性元件模型,实现周期性误差成分的分离,通过1个动态测试仿真系统进行验证,得出基于RLS算法的神经网络自适应线性元件模型在分离动态测量误差周期性成分时比LMS算法具有更好的实时性,更为高效、准确,说明了该方法的实用性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李世平		62	395	11.0	17.0
2	周云		7	9	2.0	2.0
3	罗鹏		8	12	2.0	2.0
4	周秋平		4	4	1.0	1.0
5	吕永佳		11	26	3.0	4.0