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谱分析的神经网络方法──局部零残差法
1
作者
许文龙
陈汉洲
《南京邮电学院学报》
北大核心
1996年第1期22-27,共6页
提出了一种神经网络ＡＲ（自适应递归）参量估计的新方法──局部零残差法。利用所建立的神经网络的明确收敛性，在每一个数据到来后获得一组ＡＲ参量的零残差解，这时ＡＲ参量的特性是与时间序列的噪声相关的随机过程，最终的ＡＲ参量...
提出了一种神经网络ＡＲ（自适应递归）参量估计的新方法──局部零残差法。利用所建立的神经网络的明确收敛性，在每一个数据到来后获得一组ＡＲ参量的零残差解，这时ＡＲ参量的特性是与时间序列的噪声相关的随机过程，最终的ＡＲ参量值为全部数据通过神经网络预测误差滤波器后，对各点获得的ＡＲ参量解的求和平均。由此，ＡＲ参量值确定的最大熵谱具有很好的稳定性，且谱的分辨率和精度是与滤波器的长度成正比，这给最佳滤波器的选择保留了充分的灵活性。另外，利用神经网络并行快速的特性，可用该系统进行实时谱分析。
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关键词
神经网络
局部零残差法
谱分析
信号分析
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题名
谱分析的神经网络方法──局部零残差法
1
作者
许文龙
陈汉洲
机构
南京邮电学院基础课部
出处
《南京邮电学院学报》
北大核心
1996年第1期22-27,共6页
文摘
提出了一种神经网络ＡＲ（自适应递归）参量估计的新方法──局部零残差法。利用所建立的神经网络的明确收敛性，在每一个数据到来后获得一组ＡＲ参量的零残差解，这时ＡＲ参量的特性是与时间序列的噪声相关的随机过程，最终的ＡＲ参量值为全部数据通过神经网络预测误差滤波器后，对各点获得的ＡＲ参量解的求和平均。由此，ＡＲ参量值确定的最大熵谱具有很好的稳定性，且谱的分辨率和精度是与滤波器的长度成正比，这给最佳滤波器的选择保留了充分的灵活性。另外，利用神经网络并行快速的特性，可用该系统进行实时谱分析。
关键词
神经网络
局部零残差法
谱分析
信号分析
Keywords
Neural network
Spectrum evaluation
Adaptive recursion
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
谱分析的神经网络方法──局部零残差法
许文龙
陈汉洲
《南京邮电学院学报》
北大核心
1996
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