一种神经网络非线性噪声消除方法

针对阶数的增加,Volterra滤波器的滤波系数个数呈几何级数增长,实现困难的问题,提出采用基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络逼近Volterra滤波器,实现神经网络非线性滤波,使计算简化。采用的方法是,先离线调整Volterra滤波器的系数,再用调整好的Volterra滤波器监督训练LM-BP神经网络,然后用训练好的LM-BP神经网络进行非线性自适应滤波。仿真实验结果表明,LM-BP神经网络滤波器较其学习导师———Volterra滤波器具有更好的噪声滤除效果。