OBF分解与BP网络在船舶磁场信号检测中的应用

针对水中兵器探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了基于OBF分解与BP网络的船舶磁场信号检测算法。首先采用BP网络对测量数据进行预处理,滤除大部分环境磁噪声;再采用OBF分解算法对网络输出信号进行检测,提取归一化能量信号作为检验统计量。试验结果表明,本文算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力,性能明显优于直接采用OBF分解的检测算法。

基于OBF神经网络的温度传感器非线性补偿方法

针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出应用递推最小二乘法训练正交基(OBF)神经网络进行非线性补偿的方法。研究结果表明,与RBF神经网络非线性补偿模型和BP神经网络非线性补偿模型相比,该正交基神经网络非线性补偿模型具有误差小,精度高,训练次数少的优点,故为一种有效的非线性补偿方法,在测控领域具有实用价值。