基于扩展卡尔曼滤波神经网络的数字滤波技术

发布时间：2017-06-19 15:04

  本文关键词：基于扩展卡尔曼滤波神经网络的数字滤波技术，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为卡尔曼滤波器(Kalman Filter)在非线性系统上的应用,扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)利用局部线性化手段,可以有效地削弱随机干扰和量测噪声的影响,但前提要知道已有噪声信号,这就局限了它在实际中的应用,神经网络虽然建模比较容易,能够解决EKF滤波器对模型的要求,所以将扩展卡尔曼滤波算法引入前馈神经网络的学习中。MATLAB仿真结果表明,该方法是一种信号去噪的有效方法。
【作者单位】： 宁夏工商职业技术学院;
【关键词】： 前馈神经网络 EKF算法 数字滤波
【分类号】：TN713;TP183
【正文快照】： 一、引言在数字信号处理中,信号总是或多或少伴随着噪声。信号处理面临的首要问题是如何去除噪声,恢复真实的信号。因为数字滤波技术在软件中的应用越来越被人们所关注。现今消除噪声的算法有很多种,基于梯度最速下降法和小波降噪就是其中的两种。现代控制理论中卡尔曼滤波方

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