一种新型神经滤波器

• 作 者: 赵学云 张殿治 丁国臣
• 机 构: 航空技术学院电工电子教研室(青岛)
• 出 处: 1999年中国神经网络与信号处理学术会议
• 发表日期: 1999年期
• 关键词: 神经网络理论 级叠滤波器 运算器 平均绝对误差 线性自适应 结构与特性 广义自适应 噪声抑制 滤波理论 仿真实验 计算机 非高斯 证明 验证 上限

该文基于神经网络理论及滤波理论提出了一种新型神经滤波器－广义自适应神经滤波器（ＧＡＮＦ’Ｓ）。ＧＡＮＦ’Ｓ是将级叠滤波器中的布尔运算器用神经运算器代替后得到的一类非线性自适应神经滤波器。文中讨论了其结构与特性，证明了最优ＧＡＮＦ’Ｓ的平均绝对误差（ＭＡＷ）上限即为最优级叠滤波器的ＭＡＥ。同时，通过计算机仿真实验，验证了ＧＡＮＦ’Ｓ在非高斯噪声抑制方面的优越性。