小波阈值神经网络在信号去噪及预测中的应用

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3、3໓ངѓ്઒:ATheapplicationofwaveletthresholdneuralnetworkinthede-noisingandpredictionCENYi-gang1,WEIYu2,SUNDe-bao3(1.InstituteofInformationScience,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;2.SchoolofInformationEngineering&Technology,WuhanUniversityofScience&Techno

4、logy,WuhanHubei430081,China;3.DepartmentofControlScience&Engineering,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,WuhanHubei430074,China)Abstract:Awaveletthresholdneuralnetwork(WTNN)modelisproposedfordenoisingandpredictionofcooperativelyreceivedradarsignals.ThisWTNNin

5、corporatesawaveletdenoisinglayerwithoptimalwaveletthresholdsintotheneuralnetwork,forsignaldenoisingandpredicting.Thetrainingalgorithmissimplifiedbythesingle-layerreconstructionofwaveletcoefficients,leadingtoacompactprogramming.Byanalyzingthetrainingalgorithm,wederiv

6、ethetuningformulasforsearchingoptimalthresholdsandnetworkweights.Theresultsofdenoisingandone-stepaheadpredictionforalinearfrequencymodulationsignalwithwhiteGaussnoise,Gaussband-limitednoiseorRayleighnoiseshowthattheWTNNperformsmuchbetterthanthemethodofDonoho-thres

7、holdfordenoisingandprediction.Keywords:optimalthreshold;neuralnetwork;prediction;signalde-noising1ႄႄ࿽࿽(Introduction)τjູjҪᚐᆴ,dj,kູjҪ༥ࢫ༢ඔ,d˜j,kູᚐᆴགྷൌൗࢸᇏᄮല҂ॖх૧,ྐಀᄮ൞ଢభԩ৘ުjҪ༥ࢫ༢ඔ.√၂۱࿹࣮ಣ.ಀᄮ༵ေࣉྛ༢๤ࡹଆ,ᆃିࠞնࣜDonoho௴ൡᚐᆴູτj=ˆσj2lnN,֌ھᚐิശಀᄮིݔ[1].Donohoิԛਔ٤ཌྟཬѯᚐᆴಀᆴᆺ൞ᄮല၂۱ܙ࠹.൳Мࣟᄮല႕ཙ

8、ࢠն,ၹՎᄮ[2,3],ܼمٚᆴᚐႪቋࠆᅳ࿙ႋᆌ؟ᄮಀᆴᚐѯཬ,భଢ.]5,4]Ⴈႋٗ.Ч໓ิԛ၂ᇕྍھ,é)WTNN(઎ຩࣜപᆴᚐѯཬç:઎ຩࣜപק၂҂ᆴᚐohonoD,ലᄮ೤Ⴕؓ,ലᄮϢථۚႿؓຩ઎ିࢠಀᄮིݔ.ᚐᆴಀᄮЇও႗ᚐᆴაೈᚐࠢӮਔཬѯᚐᆴಀᄮ,൐ಀᄮაྐყҩ൐Ⴈ๝၂ᆴ,ఃᇏೈᚐᆴٚمູ༂

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