强噪声下已知信号的模糊神经网络识别

波谱学杂志 ›› 1997, Vol. 14 ›› Issue (3): 223-228.

强噪声下已知信号的模糊神经网络识别

潘涛¹, 李鲠颖²

1 苏州铁道师范学院物理系, 苏州 215009;
2 华东师范大学分析测试中心, 上海 200062

收稿日期:1996-11-26 修回日期:1997-01-20 出版日期:1997-06-05 发布日期:2018-01-22
作者简介:潘涛,男,36岁,学士,讲师

RECOGNITION OF KNOWN SIGNAL IN STRONG NOISE BASED ON FUZZY NEURAL NETWORKS

Pan Tao¹, Li Gengying²

1 Department of Physcis, Suzhou Railway Teachers College, Suzhou 215009;
2 Analytical Center, East China Normal University, Shanghai 200062

Received:1996-11-26 Revised:1997-01-20 Online:1997-06-05 Published:2018-01-22

摘要/Abstract

摘要： 以计算机模拟为基础研究了用模糊神经网络方法对被噪声严重污染的已知信号进行识别的问题,研究表明,将模糊隶属函数和BP神经网络相结合对信噪比极低的信号有较强的识别能力,本文还从实用性角度讨论了这一识别方法的可行性,这为强噪声下的磁共振信号识别问题提供了新途径.

关键词: 信号识别, 模糊神经网络, 磁共振

Abstract: In this paper, problems associated to recognition of known signal submerged in noise is studied with computer simulations by Fuzzy Neural Networks. The research results show that, under very low signal-to-noise ratio, a very high recognition rate was still kept by the networkss with combination of fuzzy membership function and BP algorithm. In addition, the practicability of this recognition method was investigated.The approach opens a new way to recognition of signal embeded in strong noise in NMR.

Key words: Signal recognition, Fuzzy neural networks, NMR

潘涛, 李鲠颖. 强噪声下已知信号的模糊神经网络识别[J]. 波谱学杂志, 1997, 14(3): 223-228.

Pan Tao, Li Gengying. RECOGNITION OF KNOWN SIGNAL IN STRONG NOISE BASED ON FUZZY NEURAL NETWORKS[J]. Chinese Journal of Magnetic Resonance, 1997, 14(3): 223-228.

[1]	汪红志, 王申林, 胡炳文, 余亦华, 宋一桥, 姚叶锋. 基于数值计算模拟的仿真核磁共振波谱仪开发[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 288-297.
[2]	刘文卿, 宋艳红, 王雪璐, 姚叶锋. 光催化甲醇重整机理的原位核磁共振研究[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 298-308.
[3]	胡坤, 孙汉董, 普诺·白玛丹增. 量子化学计算核磁共振参数在天然产物结构鉴定中的应用[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 359-376.
[4]	刘志军, 杨栋, 邵继喜, 胡耀青. 基于低场核磁共振的抚顺油页岩孔隙连通性演化研究[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 309-318.
[5]	孙京文, 闫士举, 韩勇森, 宋成利. 基于脑部磁共振图像三维局部模式变换特征提取进行阿尔茨海默病病程预测分类[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 268-277.
[6]	邵丹丹, 王雪雪, 潘自来, 陈克敏, 张中帅, 袁莉莉, 许子悦, 陈磊, 王金红. 刀锋伪影校正技术在精神疾病患者海马MRI检查中的应用[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 261-267.
[7]	杨云汉, 杜瑶, 应飞祥, 杨俊丽, 夏大真, 夏福婷, 杨丽娟. 柚皮素/β-环糊精超分子体系的包合行为[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 319-330.
[8]	刘颖, 范书斐, 宋明辉, 章浩伟. 基于System Generator的射频直接带通采样MRI信号接收方法[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 278-287.
[9]	蒋芮, 邹超, 乔阳紫, 许宗为, 丘志浪, 刘新, 郑海荣. 基于回波平移序列的快速三维磁共振温度成像方法[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 253-260.
[10]	尹田鹏, 王雅溶, 王敏, 石文智, 张正茜, 何莎莎. 三个C₁₉-二萜生物碱的NMR数据全归属[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 331-340.
[11]	王亚兰, 王晓静, 王志伟. 阿齐沙坦的波谱学数据及结构确证[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 350-358.
[12]	刘季红, 靳焜, 王平, 罗根. 七叶亭及其衍生物的NMR研究[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 341-349.
[13]	苏新宇, 王丽嘉, 聂生东, 胡立伟, 钟玉敏. 基于心脏磁共振短轴电影图像的右心室分割新进展[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 377-391.
[14]	万至彬, 宋建会, 郭鸣明. 原位液体核磁共振在高分子材料表征领域的应用[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 408-424.
[15]	陈莉, 谈小莉, ANTAL Rockenbauer, 王润玲, 刘阳平. PEG化氘代单磷酸三苯甲基自由基的高效合成及性能研究[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(2): 208-218.