神经网络在传感信号处理中的应用.
神经网络在信号处理中的应用研究
神经网络在信号处理中的应用研究神经网络是一种基于神经元模型的算法，它可用于模拟人类大脑的神经网络，实现自动化的学习和分类功能。
因此，神经网络在信号处理中的应用越来越受关注。
本文将从以下几个方面探讨神经网络在信号处理中的应用。
一、基本知识神经网络是一种模拟仿真自然生物学神经网络结构与功能的数学模型。
神经网络由许多神经元单元、权值和拓扑结构组成。
通常，权值是通过迭代学习算法反向传播(BP)来确定。
现有的神经网络包括多层感知器(MLP)、径向基函数神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)等。
其中，MLP是最常用的一种神经网络体系结构，它由多个神经元层组成，其中每个神经元层都对前一层中所有神经元的输出使用一组固定形式的线性和非线性函数进行加权和(也称为神经元激活函数)加工操作。
二、神经网络在信号处理中的应用1.语音识别语音识别是一种将语音信号转化为文本或命令的应用。
神经网络在语音识别中的应用始于20世纪80年代，包括MLP语音识别、卷积神经网络(CNN)语音识别和循环神经网络(RNN)语音识别。
例如，1992年，Alex Waibel和Mitsuru Nakayama使用MLP神经网络对单词进行识别，该模型在识别英语、德语、日语和韩语方面的性能均超过了传统的语音识别算法。
2.图像处理图像识别是指将数字图像转化为可能的类别标签或者精确的匹配标签。
常见的图像识别应用包括人脸识别、字符识别、车辆检测等。
神经网络在图像识别中的应用可以实现更高的准确率和更低的误差率。
例如，2012年，Alex Krizhevsky等人提出了一种基于CNN神经网络的分类算法，使用该算法成功地在ImageNet图像数据库中获得了很高的分类性能。
3.时间序列分析时间序列分析是指将时间序列数据进行分析和预测。
神经网络可以应用于时间序列数据处理，例如股票价格预测、天气预测和人类行为预测。
例如，1997年，David E. Rumelhart等人提出了一种嵌入式神经网络(ESN)算法，可以在不需要训练的情况下，通过使用简单线性回归进行优化，从而实现时间序列数据分析和预测。
神经网络模型及其在信号处理中的应用
神经网络模型及其在信号处理中的应用随着科学技术的飞速发展，计算机技术正在飞速迭代，各种新的技术和工具层出不穷。
在该领域中，神经网络是一种被广泛使用的计算技术，可以在信号处理、图像处理、机器视觉、自然语言处理等领域产生重要影响。
本文将从神经网络模型的基础开始，探讨其在信号处理中的应用。
一、神经网络模型基础神经网络模型是一种基于生物神经系统的计算模型，由大量相互连接的人工神经元组成。
这些人工神经元通过一系列的参数和权重来完成信号处理和传输。
神经网络模型的基础概念包括人工神经元、网络拓扑、激活函数和学习算法等。
1.人工神经元人工神经元是神经网络的基本单元，其具有接收输入信号、处理信息和输出信号的能力。
其模型中包含一个激活函数，该函数可控制传输信号的加权和输出。
每个神经元都有一个或多个输入，会根据其它神经元的输出及其权重进行计算。
2.网络拓扑神经网络的拓扑结构指的是不同的神经元之间传递信息的方式。
在某些情况下，它们可以是单个神经元的简单堆叠，也可以是具有可分割神经元的多层结构。
另一方面，神经网络的拓扑结构还可以有不同的连接方式，如全连接、卷积连接等。
3.激活函数神经网络的激活函数用于描述神经元输出时的非线性行为。
例如，最常见的激活函数AutoEncoder Sigmoid将输出限制在0到1的范围内，而ReLU将输出设为0或正输入值。
许多神经网络结构依赖于激活函数可以提供非线性行为的能力。
4.学习算法在神经网络中，学习算法负责对网络参数进行调整，以便在训练时能够优化网络性能。
最常见的学习算法是反向传播算法，它可以训练多层神经网络以学习将输入映射到输出的功能。
二、神经网络在信号处理中的应用神经网络在信号处理方面的应用已经越来越广泛。
下面介绍几个实际应用案例。
1.语音识别语音信号是一种非常重要的信号类型，因此语音识别是神经网络在信号处理中的重要应用之一。
基于神经网络模型的语音识别技术已经出现了多种不同的模型，以解决这个重要问题。
神经网络技术在传感器信号处理中的应用
神经网络技术在传感器信号处理中的应用近年来，神经网络技术的发展取得了巨大的进步，已经逐渐在各个领域得到了广泛的应用。
其中，神经网络技术在传感器信号处理中的应用尤为突出。
本文将探讨神经网络技术在传感器信号处理中的应用，为读者提供更多的理解和应用参考。
一、传感器信号处理的基本原理在开始讨论神经网络技术在传感器信号处理中的应用之前，我们有必要先了解一下传感器信号处理的基本原理。
传感器信号处理是将传感器获取的信号进行专业分析和处理的一种技术，主要用于检测和控制。
传感器是将非电信号转化成电信号的一种装置，其检测原理与被检测对象的物理量相关。
在传感器信号处理过程中，首先需要对采集到的信号进行预处理，包括滤波、放大、去噪等步骤，以保证信号稳定和准确。
然后，应用信号处理算法进行分析和处理。
传感器信号处理的最终目标是提高数据的准确性和完整性，以利于对被检测对象进行更加精确的控制和管理。
二、神经网络技术在传感器信号处理中的应用神经网络技术是模拟人脑神经系统机制而产生的一种智能计算技术。
它可以学习复杂的非线性关系，自适应地对不稳定和不确定的系统进行控制和优化。
因此，神经网络技术在传感器信号处理中得到了广泛应用。
1. 信号滤波传感器采集的原始信号通常存在着各种噪声干扰和杂波，这些噪声和杂波会严重影响信号的精度和可靠性。
因此，在传感器信号处理中，信号滤波是非常重要的一步。
传统的滤波算法往往需要提供一定的先验知识和经验，比如选择合适的滤波窗口、滤波器类型等。
而神经网络技术可以自适应地从大量的样本数据中学习和理解信号的特征，有效地解决了传统滤波算法无法解决的问题。
2. 特征提取和分类传感器信号中包含着大量的信息和特征，而其中一些特征可能对我们所关注的目标具有更加重要的意义。
因此，在传感器信号处理中，特征提取和分类是一个非常关键的挑战。
神经网络技术可以有效地提取和分析信号的特征，确定哪些信号特征对我们所关注的目标具有更加重要的意义。
第5章 神经传感系统
第5章 神经传感系统
图5-5-tanh(x)函数及其导函数
第5章 神经传感系统
• ReLU(x)函数 ReLU(x)也是一种比较常见的神经网络激活函数,其映射 方法如式(5-5)、式(5-6)所示。
第5章 神经传感系统
ReLU(x)函数及其导函数曲线图如图5-6所示,从图中可 以看出 ReLU(x)是部分线性的,并且不会出现过饱和现象,使 用 ReLU(x)得到的随机梯度下降法(SGD)的收敛速度比 sigmoid和tanh(x)的都要快。利用 ReLU(x)函数计算,只需要 一个阈值就可以得到激活值,而不需要像sigmoid和tanh(x)一 样执行复杂的指数运算,原理易于理解,计算更为简单。
第5章 神经传感系统
图5-8 逻辑回归模型与神经网络模型对比
第5章 神经传感系统
对于具有多层或多个输出神经元的神经网络,其每个隐 藏层神经元或输出层神经元的值(激活值),都是由上一层神经 元经过加权求和与非线性变换得到的,网络拓扑图如图5-9所 示。
第5章 神经传感系统
图5-8 逻辑回归模型与神经网络模型对比
第5章 神经传感系统
图5-6 ReLU(x)函数及其导函数
第5章 神经传感系统
5.2.2 人工神经网络信息处理 人脑的每个神经元都可以看作一个处理单元,这些处理
单元互相连接形成了生物神经网络,网络中信号传递的强弱 由神经元之间的连接强度决定,连接的强弱又可以根据外部 的刺激信号作出自适应性的变化。信号可以产生刺激或抑制 的作用,每个神经元会根据接收到的多个信号的综合作用呈 现兴奋或抑制状态。
第5章 神经传感系统
轴突除了分出侧枝外,在其末端还会形成树枝样的神经 末梢,末梢分布于某些组织器官或骨骼肌肉内,形成各种神经 末梢装置(感受器或运动终端),比较典型的神经元结构图如图 5-1所示。
DNN模型在信号处理中的应用研究
DNN模型在信号处理中的应用研究一、引言深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种强有力的机器学习模型，其发展源于人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）的研究。
DNN模型可以训练大量的参数，学习复杂关系，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
在信号处理领域，DNN模型也有广泛的应用，本文将着重介绍DNN模型在信号处理中的应用研究。
二、语音信号处理语音信号处理是指对人类声音进行录制、分析、编码和识别等的一系列技术。
DNN模型在语音信号处理中的应用主要包括语音识别和语音合成。
语音识别是指将声音转换为文本的任务，DNN模型可以使用深度循环神经网络（Deep Recurrent Neural Networks，DRNN）或卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）等模型进行语音特征提取和语音识别，准确率有了显著提高。
语音合成是将文本转换为声音的任务，DNN模型可以使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）等模型进行音色合成，产生更加自然的语音合成效果。
三、图像信号处理图像信号处理是指对数字图像进行处理的一系列技术，DNN模型在图像信号处理中的应用主要包括图像识别、图像分割、图像恢复和目标追踪等。
图像识别是指识别图像中的物体或场景，DNN模型可以使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
图像分割是指将图像分为若干个子区域，DNN模型可以使用全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Networks，FCN）进行语义分割和实例分割。
图像恢复是指恢复损坏或低质量的图像，DNN模型可以使用去噪自编码器（Denoising Auto-Encoders，DAE）进行恢复。
目标追踪是指实现目标在连续图像帧中的位置跟踪，DNN模型可以使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测和跟踪。
信号处理技术在神经科学中的应用
信号处理技术在神经科学中的应用是一项重要的研究领域。
这些技术可以帮助神经科学家们深入了解神经信号的性质，从而得到更深入的认识和理解。
现今，随着这些领域的发展，人们可以使用先进的信号处理技术来分析电信号，帮助神经科学家们研究脑部的结构和功能。
在本文中，我们将讨论一些常见的信号处理技术，以及它们在神经科学中的应用。
一、脑电图（EEG）脑电图是通过记录头皮表面电位，反映大脑的功能活动的一种技术。
脑电图检测是一项简单而非侵入性的过程。
通过使用磁强仪和电极在头皮上测量电位的变化，科学家可以检测到大脑皮层的活动情况。
这样的技术可以帮助科学家了解脑部活动的一些基本原理，例如，睡眠和觉醒的过程，认知功能、诸如癫痫等疾病的发作情况。
随着技术的发展及对脑电数据的深入分析，科学家们可以使用更先进复杂的算法分析EEG数据，如小波变换、独立成分分析等，这样可以更准确地检测出脑内的活动变化，并帮助我们更好地了解脑内的功能和机制。
二、功能磁共振成像（fMRI）功能磁共振成像是目前最流行的神经影像学技术之一。
它使用磁共振成像的方法测量血流量的变化，以反映神经元的活动情况。
fMRI技术的开发是为了探索神经网络在执行任务时的情况，从而更好地了解脑部的结构。
在fMRI记录过程中，研究人员使用方法来识别响应神经刺激的大脑区域。
这些灵敏度技术已经使我们能够捕捉到脑部约80％的区域。
通过分析通信网络之间的神经活动的变化我们可以了解脑部结构，而这恰恰是神经科学这个领域的关注点。
脑网络领域的新研究，如大脑在执行任务时的动态变化，以及研究患者脑网络的变化（如AD, PD, ASD等）需要更复杂，更细致和更深奥的技术手段。
因此，人们也在积极地探索更为高级的成像技术。
三、脑机接口技术（BCI）脑机接口技术是一种能够识别和记录大脑和计算机之间互动关系的技术。
它与神经科学有着类似的目标，即研究如何让人们能够完全掌控大脑的功能和运作。
BCI技术可以帮助神经科学家们控制外设设备，例如：控制诸如轮椅、电视和其他电子设备等，并可以在诸如肢体缺失、运动障碍和感觉错觉等疾病的治疗上产生积极的影响。
基于神经网络的气体传感器研究
基于神经网络的气体传感器研究近年来，随着物联网技术的发展，气体传感器逐渐被广泛应用于城市环境监测、工业生产以及生物医疗领域等众多领域。
然而，目前传统的气体传感技术存在一些局限性，比如不具备足够高的准确性和稳定性，容易受到外界干扰。
为了克服这些缺点，学术界和工业界开始利用神经网络技术来提高气体传感器的性能。
神经网络技术是模拟人类大脑神经网络工作原理的一种计算模型，它的特点是具备自学习和自适应能力。
目前已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等领域。
相比传统方法，基于神经网络的气体传感器具有更高的灵敏度和准确度，容易适应复杂的环境变化，因此受到越来越多的关注。
基于神经网络的气体传感器的核心技术是利用目标气体的特性来提取气体传感器信号中的有用信息。
传感器信号通常包含噪声、毛刺和漂移等干扰，这些因素会降低传感器的准确性和稳定性。
因此，在利用神经网络技术进行信号处理前，需要对传感器信号进行预处理，以提高提取特征的精度和可靠性。
目前，基于神经网络的气体传感器主要采用三种结构。
第一种是单层感知器，它是一种仅由输出层构成的神经网络结构，适用于单一气体的分类。
第二种是多层感知器，它由输入层、隐藏层和输出层构成，适用于多种气体的分类。
第三种是具有反向传播算法的神经网络结构，它可以利用误差反向传播算法来自适应地更新权重和偏差参数，以提高气体传感器的分类和预测性能。
除了以上三种结构，还有一些基于神经网络的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
这些模型在通用图像、视频、语音等领域已经得到广泛应用，如何将它们应用于气体传感器也是一个热门研究方向。
这些模型可以更加精确地提取气体传感器中的特征，从而提高气体传感器的分类和预测性能。
基于神经网络的气体传感器在实际应用中还面临着一些挑战。
首先，神经网络结构的设计需要考虑到气体传感器的实时性和各种异常情况的处理。
基于神经网络的光纤传感技术在智能材料中的应用
谭 伟 杰
瞧． ＿ Ｉ
一
、
引言
智能材料结构又称机敏 结构，泛指传感器和 驱动器以及有关信号处理和控制 电路集成在材料 结构中，通过 光 、热 、电、磁等激励和控制 ，不 仅具有承受载荷 的能力 ，而且具有识别 、分析 、处理以及控 制等多种功能， 能进行 自诊断 、自适应 、 自修理 的材料 结构 。光纤作为传感元件 ，能检测出结构承受时 内部 的应力分布等参数 的变化 ，控制 电路根据所得 到的信 息指挥记忆合金动作 ，从而使结 构改变形 状以更好的适应 承载的需要 。利用 埋入复合材 料 内部 的光 纤敏感 网络 ，配合适 当的解 调方法 能够较好 的实现对 复合材料 内部状态 的在 线实时监 测 ，及 时发现并确定材料 结构 内部损伤 的位置和程度 ，监视损 伤区域的扩展 ，从而为材料 的损伤监测 、维修 以
及 自我修复提供准确 的信息 ，避免 因复合材料结 构损坏 而带来的巨大损失 。利用基于神经 网络 的光纤传感技术
来进行复合材料结构 的损伤定位评 估是 目前 损伤定位 评估发展 的趋势 。
二 、 神 经 网 络 的 概 念
神经网络是 由大量类似于神经元 的简单 处理 单元相互连接 而形成 的复杂 网络系统 ， 是一种高度非线性的 自 适应 并行分布式信息处理系统 。具有 高度 的 自组织、自适应 、自联想和 自学习能力 ， 故它有着广泛 的应用领域 ， 特 别适 合于解决经典建模方法和传统人工智 能难 以解 决的模式识别，如非线形建模 、图像处理 、语 言理解 、联 想 记 ， Ｖ、自适应控制等 问题 。同样 它也非常适用于在智能材料与结构系统 中的应用 。其信息处理由各神经元之 － － ． 间的相 互作用 来实现 ，其中信息的存储表现为神经元之 间的物 理连接 ，网络 的学习则取决于神经元连 接权 系的
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神经网络在传感信号处理中的应用一、基本原理神经网络是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法。
本文利用神经网络的高度非线性描述能力, 实现传感信号的处理。
由于神经网络是根据对象的输入2输出信息, 不断地对网络参数进行学习, 以实现从输入参数到输出参数的非线性映射; 还可以根据来自机理模型和实际运行对象的新数据样本进行自适应学习, 尤其是通过不断的实时学习, 可以适应对象参数的缓慢变化。
因此, 这种方法克服了机理建模所存在的困难。
神经网络可以完成大量的信息处理任务, 其应用涉及相当广泛的领域。
归纳起来, 神经网络的信息处理任务主要包括:(1) 数学上的映射逼近。
开发一种合适的函数f :A < R n T < R n ,以自组织的方式响应以下的样本集：(x i , y i) , ( x2 , y2) , ? , ( x i , y i)(这里y i = f ( x i)或y i =f (x i) + n o ,(其中n o为噪声))。
象识别和分类等计算都可以抽象成这样的一种近似的数学映射。
(2) 联想记忆。
是指实现模式完善、恢复相关模式的相互回忆等。
神经网络的信息分布式存储于连接权系数中, 使网络具有很高的容错性和鲁棒性, 而模式识别中往往存在噪声干扰或输入模式的部分损失,网络的这一特点使其成功地用于模式识别问题。
将神经网络应用到传感信号处理涉及到两个重要的问题: 模式预处理变换和模式识别。
预处理变换是指接受一种形式模式, 应用神经网络把它转换为更多想要或可用形式的模式; 而模式识别则是把一模式映射到其它类型或类别的操作。
可见,神经网络在传感信号处理应用的基础是神经网络的函数逼近能力, 并利用这一能力对传感器进行建模。
已有许多文献对神经网络的函数逼近能力进行了研究, 而基于神经网络的传感系统的建模有直接逆系统建模法、正2逆系统建模法、逆2逆系统建模法。
直接逆系统建模法是指：采用不同的设定信号u d输入给未知传感器，测量其相应的输出y ,以U d和y来训练一个神经网络，使这个网络把未知传感器的输出y作为网络输入时,网络的输出u 正好等于未知传感器的输入u d 。
这时误差u2u d 可作为网络的训练。
正2逆系统建模法是指：在未知传感器的动力学系统（正）模型的基础上建立逆动力学模型。
有三种不同学习法：①传感器2逆系统学习法。
即直接利用设定给逆系统神经网络的期望输入和未知传感器的实_际输入之差来调节网络的权重。
这种方法在整体误差的基础上调节网络权值时，必须知道传感器的模型。
② 正模型2逆系统学习法。
首先用一个神经网络建立起传感器的（未知的）数学模型。
利用设定给逆系统神经网络的期望输入和传感器正的神经网络模型的输出之差来调节逆系统神经网络的权值。
缺点是逆系统模型的准确度直接与新建立的正模型精度有关。
③传感器2正模型2逆系统学习法。
这种方法避免了②的缺点, 学习框架则以①为基础。
即直接利用设定给逆模型的期望输入和传感器的输出之差调节网络的权值。
逆2逆系统建模法是指：由两个逆系统模型和未知传感器一起构成学习回路。
在正通道上有神经网络控制器, 它控制传感器使之复现网络的输入。
当然该方法需要事先已知传感器的逆动力学模型。
二、应用举例1.非线性校正在非电量电测技术中广泛使用着各类传感器，他们用来将非电量转化为电量。
大多数传感器的输出特性是非线性的，这是由于其转换原理为非线性的。
为了使传感器在整个测量范围内的灵敏度是一个常数，即传感器的输入2输出特性是一条直线，在传统的模拟指示仪表中常采用三种方法：1)缩小测量范围，取近似值;2)采用非线性指示刻度；3)加入非线性校正环节。
但随着测量范围不断扩大，对测量准确度的要求不断提高，上述这些方法可能失去其使用价值。
例如，外旋转式浓度传感器的输入2输出特性存在着明显的非线性，可以用神经网络实现其特性的校正。
图1是用神经网络实现非线性校正的原理。
假设传感器具有非线性输入2输出特性y = f( x),为了实现非线性误差的校正，可使传感器的输出y通过校正用神经网络。
取该环节的特性为x est =F ( y ), 如果令F( y ) = f21 ( y ),则有x est = f21( y) = x。
所以只要知道特性f21 ()即可消除传感器的非线性。
具体做法是：将浓度传感器的输出视为神经网络的输入y , 而将待测浓度值x作为神经网络的输出，对神经网络进行训练(用学习迭代方法对神经网络的权值进行修正)，直至神经网络输出值的估计误差均方值达到足够小，学习过程才告结束。
这时神经网络就可用来作非线性校正预测，其输出即为校正结果x est。
这种方法在光纤PH值传感器、色度传感器和电感测微仪的非线性误差校正中也已获得应用。
图1 用神经网络实现传感器输出非线性特性的校正图2 .自检验与故障诊断当对生产过程进行监测、控制以及优化时，都是以过程变量的某些测量值如温度、流量、浓度等为依据的。
因此从测量数据中获得过程变量可靠、精确、一致的估计值对生产过程至关重要。
传感器的过失误差和故障可使系统运行性能下降或导致系统瘫痪。
针对这一问题，人们提出了多种数据校核及过失误差检测方法。
这些方法大多是统计理论和最优化方法的结合，计算量大、时间长，因此难以在线应用。
对于过失误差检测而言，偏差向量r = [ r i ] T的数值将提供一些有用的信息，因此可以将偏差向量r作为神经网络的输入，神经网络的输出则对应于各测量变量。
具体做法是：将偏差向量进行预处理，即用各r i除以其标准差Vi, 所得数值S i = r i/ V i作为神经网络的输入；网络的输出,当测量变量中不存在过失误差时取为011 ,当测量变量中存在过失误差时取为019 ,对网络进行训练。
训练后的网络即可用来进行过失误差的检测。
图2是基于神经网络的单传感器故障检测原理。
该方法的特点是：利用单传感器的输出信号建立神经网络预测模型，然后利用预测模型对传感器的预测输出和实际输出之差判断传感器是否发生故障。
神经网络预测器根据传感器输出的前m 个值x ( k) ,x ( k + 1) , ?, x ( k + m - 1)预测得到第m + 1时刻的值A x ( k + m), 将其与传感器第m + 1时刻的实际输出之差与某一检测阈值相比较，判断此传感器是否发生故障。
图2 基于神经网络的单传感器故障检测3 .智能结构中传感阵列的信号处理将具有仿生命功能的材料融合于基体材料中，使制成的构件具有人们期望的智能功能，这种结构称为智能材料结构。
目前智能结构的元件主要集中于应用传感技术对结构中的一些状态参数进行测量。
光纤传感器由于具有体积小、损耗 低、灵敏度高，并且抗电磁干扰、电绝缘性好、带宽大、既可“感”又可“传”易于 实现分布式和阵列化传感网络，因而是最有希望用于智能结构的传感技术。
图 3 (a)是采用光纤纵横交错排列的方法制成的光纤微弯传感阵列在智能化构件中的安排。
利用该阵列可以实现结构损伤的监测和定位。
图 3 (b)是利用神经网络 处理传感阵列的输出数据，并确定机械损伤强度和位置的原理框图图3 智能结构中传感阵列信号的神经网络处理4. 滤波与除噪滤波与除噪是传感信息处理中的基本操作。
在自适应除噪 (ANC)中，整个 ANC 系统分为两个通道：主通道与参考通道。
当参考通道中噪声是主通道噪声的 非线性变换时，如果线性自适应算法用线性变换逼近非线性变换，为了达到足够 高的精度，用于估计的权系数向量的维数将爆炸性增大，自适应滤波器的估计速 度必然大为降低，其性能大幅度下降，难以达到实时应用的目的，此时应采用非 线性ANC 。
由于径向基函数(RBF)网络具有良好的非线性函数逼近性能,因而可 以采用基于RBF 网络的非线性ANC 。
5右铲弱信号£图 4 基于神经网络的弱信号提取模型在目标跟踪、多目标检测等工程领域, 都涉及到从强的背景噪声中提取弱信号的问题。
基于BP 神经网络结构及算法的方法, 可从宽带背景噪声中提取微弱有用信号。
该方法对微弱信号的提取是在网络节点连接权向量域进行的, 因此从根本上解决了对提取信号的频率选择问题。
BP 网络权向量方法如图4所示。
检测系统的输入为宽带噪声x k 和要提取的微弱信号S k 的叠加。
取背景噪声的期望值m x作为期待响应d k ,即d k = E( x k) = m x假设背景噪声是平稳的，则m x可用时间平均值近似估计。
假设弱信号出现之前, 网络学习过程已经结束, 即网络连接权矩阵的期望值已收敛于由背景噪声所确定的最佳权向量W 3x o于是有偏移权向量V k = W k - W 3x式中,V k为权值偏移量,W k为含有背景噪声和弱信号的权向量。
当弱信号出现之前, V k 在零向量周围游动, 弱信号的出现改变了输入特性, 从而产生新的最佳权向量W 3x 1B P算法使权向量Wk尽可能与W 3x相匹配,这样E (V k)则不为零向量。
B P网络权向量方法取E ( V k)各分量之和作为检测弱信号的判决函数。
5. 环境影响因素的补偿光学电流传感器是以光纤为介质, 以法拉第(Faraday) 磁光效应为基础的电流传感元件。
与传统的电磁式电流互感器相比，在高电压大电流测量的应用中采用光学技术具有明显的优越性: 满足绝缘要求、无磁饱和现象、抗电磁干扰、响应频域宽、便于遥感和遥测、结构紧凑、重量轻等。
但目前真正可立足于市场的光学电流传感器产品仍是凤毛麟角, 其根本原因在于环境因素引起的光纤线性双折射效应对测量结果的影响。
文献研究了三相光学电流传感器的双折射效应文献分别提出了基于BP 和RBF 神经网络的光学电流传感器线性双折射效应的补偿方法（图5）。
将光学电流感器的输出作为神经网络的输入信号 ，将被测电流 的真实值（可用其他测量手段获得）作为神经网络的输出信号，用这种输入2输出 关系形成的样本集对神经网络进行训练。
经过训练的网络就可以用来进行线性双 折射效应补偿的预测。
结果表明：网络的预测值与实验值具有很好的一致性。
光学电抓 传騙酗 出（含有 T 线性取折图5 基于神经网络的光学电流传感器线性双折射效应的补偿6. 多传感器信息融合数据融合是把来自多传感器的数据和信息，根据既定的规则，分析结合为一 个全面的情报，并在此基础上为用户提供需求的信息，诸如决策、任务等。
简单 地说,数据融合的基本目的就是通过组合,可以比从任何单个输入数据元素获得 更多的信息。
通常传感器都存在交叉灵敏度，表现在传感器的输出值不只决定于 一个常量。
当其它参量变化时输出值也要发生变化。
例如 ：一个压力传感器，当 压力P 恒定而温度T 变化时,其输出值U 也发生改变。
那么这个压力传感器就存 在有对温度T 的交叉灵敏度。