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摘要:
Order statistic filters are used often in the applications of science and engineering problems. This paper investigates the design and training of a feed-forward neural network to approximate minimum, median and maximum operations. The design of order statistic neural network filtering (OSNNF) is further refined by converting the input vectors with elements of real numbers to a set of inputs consisting of ones and zeros, and the neural network is trained to yield a rank vector which can be used to obtain the exact ranked values of the input vector. As a case study, the OSNNF is used to improve the visibility of target echoes masked by clutter in ultrasonic nondestructive testing applications.
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文献信息
篇名 Neural Network Based Order Statistic Processing Engines
来源期刊 信号与信息处理(英文) 学科 工学
关键词 NEURAL Networks BACK-PROPAGATION Algorithm Order Statistic FILTERS TARGET ECHO Detection
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 30-34
页数 5页 分类号 TP39
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NEURAL
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信号与信息处理(英文)
季刊
2159-4465
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
301
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