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利用自适应神经模糊推理系统ANFIS 对噪声的非线性动态特性进行建模，并利用
ANFIS 逼近有色噪声，然后从测量信号中消除有色噪声得到有用的信号。仿真结果表明利用这种方法能在和被测对象相似的噪声背景中很好地提取有用信号。
在信号检测中通常会遇到信号淹没在噪声中，当这种噪声为高斯白噪声时，可以采用线性滤波的方法，自适应噪声抵消（adaptive noise canceling，简称ANC）方法首先由Widrow 和Glove提出[3]，使用线性滤波器的ANC 系统已成功地应用于心电图、电话回声消除、电话干扰消除等实际问题，但对于噪声具有非线性传播性质时，使用线性滤波效果往往很差，甚至根本起不到抑制噪声的作用。
有色噪声可看作是白噪声经过非线性动态处理后产生的，所能得到的是有用信号与有色噪声的混合噪声源分量。信号滤波的目标是消除噪声，提取有用信号。这里利用自适应神经模糊推理系统ANFIS 对非线性动态特性进行建模，并利用ANFIS 逼近有色噪声，然后从测量信号中消除有色噪声得到有用信号。可见，ANFIS 可用作非线性滤波器。
ANFIS 逼近有色噪声，然后从测量信号中消除有色噪声得到有用的信号。仿真结果表明利用这种方法能在和被测对象相似的噪声背景中很好地提取有用信号。
在信号检测中通常会遇到信号淹没在噪声中，当这种噪声为高斯白噪声时，可以采用线性滤波的方法，自适应噪声抵消（adaptive noise canceling，简称ANC）方法首先由Widrow 和Glove提出[3]，使用线性滤波器的ANC 系统已成功地应用于心电图、电话回声消除、电话干扰消除等实际问题，但对于噪声具有非线性传播性质时，使用线性滤波效果往往很差，甚至根本起不到抑制噪声的作用。
有色噪声可看作是白噪声经过非线性动态处理后产生的，所能得到的是有用信号与有色噪声的混合噪声源分量。信号滤波的目标是消除噪声，提取有用信号。这里利用自适应神经模糊推理系统ANFIS 对非线性动态特性进行建模，并利用ANFIS 逼近有色噪声，然后从测量信号中消除有色噪声得到有用信号。可见，ANFIS 可用作非线性滤波器。
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