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安徽省自然科学基金(KJ20112258)

作品数：1 被引量：0H指数：0
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇经验模态分解
  • 1篇RLS算法
  • 1篇EMD
  • 1篇LMS算法

机构

  • 1篇亳州师范高等...
  • 1篇东南大学

作者

  • 1篇唐树乔

传媒

  • 1篇荆楚理工学院...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
周期误差自适应分离算法研究
2011年
动态测量误差信号通常为多分量的非平稳信号,可能包含非周期性趋势项误差、周期性误差、随机误差等分量,为了更精确的修正误差,需将各误差分量分离出来。主要研究周期性误差的分离,分别使用LMS算法和RLS算法构成神经网络自适应线性元件模型,实现周期性误差成分的分离,通过1个动态测试仿真系统进行验证,得出基于RLS算法的神经网络自适应线性元件模型在分离动态测量误差周期性成分时比LMS算法具有更好的实时性,更为高效、准确,说明了该方法的实用性和优越性。
唐树乔
关键词：神经网络LMS算法RLS算法
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