很好用的双隐层反向传播神经网络算法例程

资 源 简 介

很好用的双隐层反向传播神经网络算法例程

详 情 说 明

这篇文章将介绍一个结合了多种信号处理技术的神经网络应用实例。该算法主要用于模拟无线通信中的信道特性，特别适用于复杂环境下的信号传输分析。

首先，我们来看核心的神经网络架构部分。这个网络采用了经典的双隐层反向传播结构，这种设计能够较好地平衡模型复杂度和训练效率。第一隐层主要负责特征提取，第二隐层则进行特征组合和变换。通过反向传播算法，网络可以自适应地调整各层权重，最终实现对信道特性的高精度建模。

在信道仿真方面，算法同时支持单径和多径瑞利衰落场景。瑞利衰落是无线通信中常见的信号衰减现象，这里通过引入随机过程来模拟信号在不同路径上的衰减特性。特别值得注意的是脉冲对消法的应用，这种方法能有效消除多径效应带来的干扰，提高信号质量。

预处理环节采用了小波去噪技术。与传统滤波器相比，小波变换能更好地保留信号特征同时去除噪声。随后使用最小二乘回归对去噪后的信号进行分析，这种方法在保证计算效率的同时，也能获得较为准确的参数估计。

信号到达过程建模为泊松过程，这种随机过程非常适合描述离散事件的到达模式。通过调整泊松过程的参数，可以模拟不同业务量条件下的信道负载情况。整个系统的中文注释清晰，便于理解和修改实现细节。