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摘要：
目的:为了降低动态称重采样信号中采样序列存在的误差,需要滤除有用信号频率段内的干扰噪声。方法:提出了一种基于BP神经网络的新型自适应滤波处理方法,该方法将信号分为两路,即将低频干扰作为存储通道,称重信号作为实时通道,最后利用BP神经网络的非线性计算实现对称重信号的自适应滤波。结果:该方法不依赖于信号和噪声的先验知识,实时性好。结论:新型自适应滤波处理方法应用在动态称重中建模简单,适应性强,从而显著提高了信噪比。
关键词： 动态称重;信号处理;自适应噪声抵消;BP神经网络;
作者： 沈小倩
作者单位： 江苏联合职业技术学院无锡机电分院
刊名： 《中国计量大学学报》
Journal： Journal of China University of Metrology
年，卷(期)： 2021, (2)
在线出版日期： 2021年06月15日
页数： 5
页码： 184-188
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