本文關鍵詞：基于擴展卡爾曼濾波神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)字濾波技術，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為卡爾曼濾波器(Kalman Filter)在非線性系統(tǒng)上的應用,擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter,EKF)利用局部線性化手段,可以有效地削弱隨機干擾和量測噪聲的影響,但前提要知道已有噪聲信號,這就局限了它在實際中的應用,神經(jīng)網(wǎng)絡雖然建模比較容易,能夠解決EKF濾波器對模型的要求,所以將擴展卡爾曼濾波算法引入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的學習中。MATLAB仿真結果表明,該方法是一種信號去噪的有效方法。
【作者單位】： 寧夏工商職業(yè)技術學院;
【關鍵詞】： 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡 EKF算法 數(shù)字濾波
【分類號】：TN713;TP183
【正文快照】： 一、引言在數(shù)字信號處理中,信號總是或多或少伴隨著噪聲。信號處理面臨的首要問題是如何去除噪聲,恢復真實的信號。因為數(shù)字濾波技術在軟件中的應用越來越被人們所關注�，F(xiàn)今消除噪聲的算法有很多種,基于梯度最速下降法和小波降噪就是其中的兩種�，F(xiàn)代控制理論中卡爾曼濾波方

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