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991.
针对用常规自适应滤波器实现噪声抵消,在没有或很少先验概率的情况下,消除噪声效果很差,阻碍了自适应消噪在实际中的应用。为此,将模型预测控制结构引入自适应噪声抵消。基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。理论推导和仿真表明:该方法对先验概率的依赖性小,可以实现实时性的噪声消除,具有良好的鲁棒特性。其特点是利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。 相似文献
992.
基于最小一乘准则和随机梯度算法原理,针对受尖峰噪声影响的非线性Hammerstein-Wiener模型,提出基于最小一乘准则的随机梯度算法。为解决最小一乘准则函数不可微的问题,该算法引入确定性可导函数近似代替残差绝对值。仿真实验表明:基于最小一乘准则的随机梯度算法对于非线性Hammerstein-Wiener模型可以有效地辨识出模型参数,同时抑制尖峰噪声对辨识结果的影响,具有更高的辨识精度、更快的收敛速度和良好的鲁棒性。 相似文献
993.
994.
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996.
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支持向量机(SVM)能够利用少量的支持向量实现高精度分类,但模型受噪声数据影响大,为提高支持向量机模型的分类精度,在Pin-SVM的基础上,提出Epin-SVM。该模型利用指数型函数修改了Pinball损失函数,使用损失函数的思想构造支持向量机模型以提高模型分类精度。在UCI数据集上进行实验,实验结果表明改进后的模型分类精度相较于Pin-SVM提升2%左右,证明Epin-SVM能够有效地提高模型的分类精度。 相似文献
998.
以连续下落的三个水滴为研究对象,以不同时间间隔、高度、水滴粒径为变量,对水滴入水形态及噪声展开研究。研究得到下落时间间隔T=0.2 s时,会出现“压入气泡”现象;在T=0.2 s与T=0.4 s时,水噪声与单位面积动量呈同步正向关系,T=0.3 s时,水噪声先增加,在单位面积动量至16.2 kg/(m2·s)时,减小至一半左右;连续下落水滴入水噪声分为“压入气泡噪声”与“水气迸发噪声”,前者时域图为正弦波,频率较低,能量较大,后者呈现无规则扩散状,频率较高,声压值为前者一半。 相似文献
999.
1000.