【摘 要】
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提出一种适用于非线性自适应除噪（ＡＮＣ）的神经网络方法．当参考通道中噪声是主通道噪声的非线性变换时，采用线性ＡＮＣ往往效果不好，此时应采用非线性ＡＮＣ．由于径向基函数网络有良好的非线性函数逼
【机 构】
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上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
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提出一种适用于非线性自适应除噪（ＡＮＣ）的神经网络方法．当参考通道中噪声是主通道噪声的非线性变换时，采用线性ＡＮＣ往往效果不好，此时应采用非线性ＡＮＣ．由于径向基函数网络有良好的非线性函数逼近性能，因而可采用基于径向基函数网络的非线性ＡＮＣ．模拟结果表明，该方法具有很强的噪声抑制能力．
A neural network method suitable for nonlinear adaptive noise removal (ANC) is proposed. When the reference channel noise is the main channel noise nonlinear transformation, the use of linear ANC often ineffective, this time should be used non-linear ANC. Because radial basis function network has good non-linear function approximation performance, nonlinear ANC based on radial basis function network can be used. Simulation results show that this method has a strong noise suppression.
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