BN-APF原理
2024.08.07
BN-APF（Boosting Neural Adaptive Power Filter）是一種結(jié)合了提升方法（Boosting）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)濾波器。其原理是通過迭代的方式，每次引入一個(gè)新的弱分類器（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型），對前一輪的預(yù)測誤差進(jìn)行修正，逐步提高濾波器的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為非線性建模工具，能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，而Boosting則增強(qiáng)了整體模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。BN-APF適用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中的信號估計(jì)與噪聲抑制，具有良好的實(shí)時(shí)性和魯棒性。
