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利用自適應神經模糊推理系統ANFIS 對噪聲的非線性動態特性進行建模，并利用
ANFIS 逼近有色噪聲，然后從測量信號中消除有色噪聲得到有用的信號。仿真結果表明利用這種方法能在和被測對象相似的噪聲背景中很好地提取有用信號。
在信號檢測中通常會遇到信號淹沒在噪聲中，當這種噪聲為高斯白噪聲時，可以采用線性濾波的方法，自適應噪聲抵消（adaptive noise canceling，簡稱ANC）方法首先由Widrow 和Glove提出[3]，使用線性濾波器的ANC 系統已成功地應用于心電圖、電話回聲消除、電話干擾消除等實際問題，但對于噪聲具有非線性傳播性質時，使用線性濾波效果往往很差，甚至根本起不到抑制噪聲的作用。
有色噪聲可看作是白噪聲經過非線性動態處理后產生的，所能得到的是有用信號與有色噪聲的混合噪聲源分量。信號濾波的目標是消除噪聲，提取有用信號。這里利用自適應神經模糊推理系統ANFIS 對非線性動態特性進行建模，并利用ANFIS 逼近有色噪聲，然后從測量信號中消除有色噪聲得到有用信號。可見，ANFIS 可用作非線性濾波器。
ANFIS 逼近有色噪聲，然后從測量信號中消除有色噪聲得到有用的信號。仿真結果表明利用這種方法能在和被測對象相似的噪聲背景中很好地提取有用信號。
在信號檢測中通常會遇到信號淹沒在噪聲中，當這種噪聲為高斯白噪聲時，可以采用線性濾波的方法，自適應噪聲抵消（adaptive noise canceling，簡稱ANC）方法首先由Widrow 和Glove提出[3]，使用線性濾波器的ANC 系統已成功地應用于心電圖、電話回聲消除、電話干擾消除等實際問題，但對于噪聲具有非線性傳播性質時，使用線性濾波效果往往很差，甚至根本起不到抑制噪聲的作用。
有色噪聲可看作是白噪聲經過非線性動態處理后產生的，所能得到的是有用信號與有色噪聲的混合噪聲源分量。信號濾波的目標是消除噪聲，提取有用信號。這里利用自適應神經模糊推理系統ANFIS 對非線性動態特性進行建模，并利用ANFIS 逼近有色噪聲，然后從測量信號中消除有色噪聲得到有用信號。可見，ANFIS 可用作非線性濾波器。
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