【摘要】：船舶信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)水場(chǎng)壓力值等信號(hào)時(shí),會(huì)遇到海浪、強(qiáng)風(fēng)等較強(qiáng)的噪聲干擾。為了有效降低信噪比,提取微弱信號(hào),本文提出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌背景下微弱信號(hào)的檢測(cè)方法。該微弱信號(hào)檢測(cè)方法基于混沌動(dòng)力學(xué)和靜力學(xué)原理,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將敏感程度高的混沌振子與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相結(jié)合,構(gòu)建抗干擾能力強(qiáng)、接收信號(hào)能力強(qiáng)的微弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。
[Abstract]:The ship signal detection system will encounter strong noise disturbance such as sea wave and strong wind when detecting the water field pressure and other signals. In order to reduce the signal-to-noise ratio (SNR) and extract the weak signal effectively, a weak signal detection method based on RBF neural network in chaotic background is proposed in this paper. Based on the principle of chaos dynamics and statics, the weak signal detection method combines the highly sensitive chaotic oscillator with the topological structure of RBF neural network by using RBF neural network algorithm to construct a strong anti-jamming capability. Weak signal detection system with strong ability to receive signals.
【作者單位】： 重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.23;TP183

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本文編號(hào)：2437144