基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yylove51

【摘要】

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PID神经网络是一种新型的前向神经元网络，它的隐层单元包含比例（P）、积分（1）、微分（D）元，各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按PID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的

【作者】

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林用满林土胜

【机构】

：

华南理工大学电子与信息学院

【出处】

：

数据采集与处理

【发表日期】

：

2006年3期

【关键词】

：

盲源分离 PID神经网络后非线性混叠信号最大熵值 blind source separation PID neural network post-nonli

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PID神经网络是一种新型的前向神经元网络，它的隐层单元包含比例（P）、积分（1）、微分（D）元，各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按PID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法，用最大熵值方法推导了PID神经网络算法的后非线性分离学习公式，该算法可用于线性或后非线性的混叠信号。对输入2个混叠信号时，用单个PI神经网络分离；对输入3个混叠信号时，用单个PID神经网络分离；对输入更多的混叠信号时，可采用多个独立的PID神经网络来分离。仿真结果验证了单个PID神经网络算法，能分离线性

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