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51.
针对Volterra非线性信号处理技术所要求的计算量大的特点,该文提出了一种改进的非线性Volterra滤波技术,用于扩频通信中干扰抑制。与常规Volterra滤波算法相比,改进算法能大大减小Volterra滤波器的长度,从而使计算量大幅下降。仿真结果验证了该算法的优越性。 相似文献
52.
心脏手术辅助机器人动态地消除心脏表面手术点与手术工具之间的相对运动,帮助医生在心脏不停跳的情况下完成手术并且极大减小病人术后并发症的影响。由于心脏运动的高带宽、非平稳、非线性的特点,机器人很难快速准确跟踪心脏运动。针对这一问题,该文首先通过双谱分析了解到心脏信号具有明显的源于心跳与呼吸运动相互耦合的非线性特征。接着提出基于非线性二阶伏特拉(Volterra)级数模型心脏运动快速预测算法,为控制算法提供参考信号的超前预测值。采用非线性模型描述心脏运动更加精确地表达了心脏运动的物理本质,快速最小二乘算法保证了系统的实时性。对比实验结果表明,非线性预测算法在均方误差方面优于以往的线性预测算法,大大减小了预测误差,提高了手术机器人相对运动消除能力。 相似文献
53.
本文给出沿轴线方向测量非线性电路和系统Volterra前三阶核的快速有效方法。这是作者们以前工作(1990)的续篇。引用以前工作的结果,并在输入信号中加入直流项,可以得到非线性系统在轴线上的高阶核H2(j,0),H3(j,0,0),H3(j1,j2,0)等。 相似文献
54.
55.
张宗达 《哈尔滨工业大学学报》1990,(6):6-15
本文中,我们引进了Volterra积分微分方程大系统x′=A(t)x+integral from n=0 to t C(t,s)x(s)ds在结构扰动下稳定性的概念,并利用向量V-泛函方法,得到Volterra积分微分方程大系统关联稳定性的若干结果。 相似文献
56.
57.
58.
A model-based approach for the decision feedback equalization of Volterra type nonlinear communication channels is proposed such that the linear model-based decision feedback equalization can be considered as a special case of the proposed approach. In designing the decision feedback equalizer, the nonlinear decision feedback equalization problem is visualized as a linear, multichannel equalization problem. A complete modified Gram–Schmidt orthogonalization of the input vector is achieved by using modified sequential processing multichannel lattice stages. The elements of the multichannel desired signal vector are then estimated from the new orthogonal set by using only scalar operations. The probability of error performance of the proposed equalizer is improved by the estimation of the elements of the desired signal vector through a sigmoid activation function so that a polynomial perceptron equalizer is realized. The comparative computational complexity calculations and performance results of the proposed decision feedback equalizer are also provided. 相似文献
59.
This paper contains the proof of a theorem on the capability of functional-link artificial neural networks both to represent and to learn the n-dimensional parity problem. The result is obtained by an embedding of the problem into a space of dimension 2n — 1. It is shown that the Volterra expansion of the data in n-dimensions provides the necessary transformation. By computing the parity function, it is shown that a suitable set of neural network weights can be deduced. Finally, it is demonstrated that 2n — 1 is the minimum embedding dimension for the problem.The contribution of A Zuderell of the University of Innsbruck is acknowledged. 相似文献
60.