自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究

• 作者: 张晔 杜春晖
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Adaline-LMM 谐波辨识 信号评估 拟合分析 权重向量更新 信号拟合
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 45-48,52
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.21.010

摘要

介绍了组合适应线性神经网络最小平均值评估法(Adaline-LMM)对脉冲控制信号的拟合分析方法,用于对电力控制系统中的信号评估.通过对系统信号中的各个谐波分量的幅值和相位进行谐波辨识,并对Adaline的权重向量进行更新,同时对目标函数进行技术估计.其中,自适应神经网络中的权重向量由LMM算法进行迭代更新,通过最小平均值估计算法的引入,减小由于脉冲噪声引起的暂时波动的影响.通过对给定脉冲信号进行拟合,可以发现所提方法具有较高的计算精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜春晖		15	33	3.0	4.0
2	张晔		10	50	3.0	7.0