

基于BP神经网络的VCO非线性校正方法.pptx
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基于BP神经网络的VCO非线性校正方法.pptx
添加副标题目录PART01PART02神经元模型激活函数神经网络结构学习算法PART03VCO工作原理非线性失真产生原因非线性校正的意义传统非线性校正方法PART04校正系统结构输入输出设计神经网络训练过程训练样本选择与处理PART05实验平台搭建实验过程与数据记录结果分析方法实验结果展示与讨论PART06方法优势比较局限性分析改进方向与展望应用场景与适用范围PART07主要工作总结创新点总结对未来研究的建议感谢您的观看
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基于ABC-BP神经网络算法的LVDT非线性校正基于ABC-BP神经网络算法的LVDT非线性校正摘要:LVDT(线性变量差动变压器)是一种广泛应用于工业领域的传感器,用于测量位移和位置。由于LVDT在长期使用过程中,会受到温度变化、老化、电磁干扰等因素的影响,其输出信号可能会失真,从而影响测量精度。因此,本文提出了一种基于ABC-BP神经网络算法的LVDT非线性校正方法,通过采集LVDT输出信号和相应的真实位移值,训练神经网络模型,实现对LVDT输出信号的非线性校正。实验结果表明,该方法能够有效地提高LV
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基于BP神经网络的PSD非线性校正算法研究的开题报告一、研究背景随着现代物理、化学、地球科学和生物医学等领域的迅速发展,信号处理技术在实际应用中变得尤为重要。其中,谱分析技术被广泛应用于数字信号处理领域。功率谱密度(PSD)是谱分析中最常用的一个参数,它通常用来描述信号在频域上的分布情况。由于PSD计算的原始数据通常是离散数据,存在着一些非线性、非线性和噪声方差等问题,因此,如何正确地校正PSD值成为了一个研究的热点。BP神经网络是一种非常有效的人工神经网络,它在处理非线性问题上具有很好的优势。因此,将B
基于BP神经网络的PSD非线性校正算法研究的任务书.docx
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基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正.pdf
2007年第26卷第1期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)15基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正刘刚,刘学仁,嵇英华,罗海梅(江西师范大学物理与通信电子学院,江西南昌330022)摘要:提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线行校正。仿真实验结果表明:与传统的分段线性与BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分