基于小波神经网络的滤波器设计方法

邢化玲; 高社生; 唐士杰

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基于小波神经网络的滤波器设计方法

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利用卡尔曼滤波器进行状态估计时,要求系统具有已知的数学模型和噪声统计特性等先验知识,而实际系统往往不能满足这一要求;针对这种情况,提出了一种小波神经网络滤波器设计的方法,它结合了神经网络的函数逼进能力和小波变换的良好局部特性及多分辨率特性,使网络能根据数据的分布情况以不同的分辨率进行学习,从而使网络具有更灵活有效的函数逼近能力,提高了估计精度;仿真结果表明,用该滤波器对系统状态进行估计,其精度高于卡尔曼滤波器的估计精度.

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来源
《计算机测量与控制》 |2007年第5期|660-661688|共3页
作者
邢化玲; 高社生; 唐士杰;
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作者单位

西北工业大学;

自动化学院;

陕西;

西安;

710072;

西北工业大学;

自动化学院;

陕西;

西安;

710072;

西北工业大学;

自动化学院;

陕西;

西安;

710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小波神经网络; 状态估计; 滤波器;

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