| 基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究 |
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| 引用本文： | 高宁,郑恩让,马令坤,延海波.基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究[J].计算机仿真,2010,27(7):134-137. |
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| 作者姓名： | 高宁 郑恩让 马令坤 延海波 |
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| 作者单位： | 陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西,西安,710021 |
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| 基金项目： | 温州市科技局项目资助 |
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| 摘 要： | 在信号处理的研究中,自适应噪声抵消技术广泛地应用于通信、控制等领域,LMS是最常用的自适应算法,若信号通道结构比较复杂或存在非线性时,自适应滤波器的长度会增加,造成稳态失调、收敛速度降低,影响系统的性能.由于神经网络经过训练后可以很好地逼近非线性函数,因此对于平稳信号输入,采用BP神经网络构成自适应滤波器可以提高系统的抵消性能.根据神经元网络的自适应噪声抵消系统原理,通过仿真实验研究了在不同输入信噪比、不同通道函数、不同输入信号条件下系统的噪声抵消性能.实验表明BP方法噪声抵消效果显著,信噪比增益高.
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| 关 键 词： | 自适应噪声抵消 自适应滤波 神经网络 |
Research on Adaptive Noise Cancellation System with Neural Network |
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| GAO Ning,ZHENG En-rang,MA Ling-kun,YAN Hai-bo.Research on Adaptive Noise Cancellation System with Neural Network[J].Computer Simulation,2010,27(7):134-137. |
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| Authors: | GAO Ning ZHENG En-rang MA Ling-kun YAN Hai-bo |
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