基于自适应模糊神经网络的多传感器噪声抵消器 (2004年)

针对同一噪声源的多传感信号，采用自适应模糊神经网络系统（AFNNS）设计自适应噪声抵消器。采用AFNNS获取多路信息融合的权系数和自适应噪声抵消器的系数，基于AFNNS的自适应噪声抵消器不仅能获取信号的最佳估计，并且能克服模型和噪声存在的不确定性和不完备性。仿真结果表明，该自适应噪声抵消器的设计方法简单易行，去噪声效果优于基于平均法的去噪效果。