【摘 要】
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提出了一种从强噪声中复原瞬态信号的新方法．该方法将要复原的瞬态信号表示成一组子波函数的线性组合，在最小均方能量准则下，用共轭梯度算法求解子波函数的线性组合的幅度、尺度
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提出了一种从强噪声中复原瞬态信号的新方法．该方法将要复原的瞬态信号表示成一组子波函数的线性组合，在最小均方能量准则下，用共轭梯度算法求解子波函数的线性组合的幅度、尺度和延时参数．计算机模拟结果表明，该方法的实现结构可表示成具有子波非线性，并且类似于辐射基函数ＢＰＦ的人工神经元网络．
A new method of recovering transient signals from strong noises is proposed. In this method, the transient signal to be recovered is represented as a linear combination of a set of wavelet functions. The conjugate gradient algorithm is used to solve the linear combination of amplitude, scale and delay parameters of the wavelet function under the minimum mean square energy criterion. Computer simulation results show that the realization of this method can be expressed as an artificial neural network with wavelet non-linearity and similar to the Radial Basis Function (BPF).
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