用AR模型系数与LM神经网络完成微弱信号识别的程序

资 源 简 介

用AR模型系数与LM神经网络完成微弱信号识别的程序

详 情 说 明

本程序通过结合自回归(AR)模型和Levenberg-Marquardt(LM)神经网络算法，实现了对微弱信号的精确识别。这种方法特别适用于信噪比较低的场景，如生物医学信号处理或工业设备监测。

程序主要分为两个核心阶段：

首先利用AR模型对原始信号进行特征提取。AR模型通过建立当前信号值与历史值之间的线性关系，能够有效捕捉信号的统计特性。程序会计算一组最优的AR系数，这些系数将作为信号的特征表示。这种方法相比直接使用原始信号数据，更能突出微弱信号的关键特征。

然后将提取的AR系数作为输入特征，送入LM神经网络进行训练和识别。LM算法是介于高斯牛顿法和梯度下降法之间的优化方法，具有收敛速度快、稳定性好的特点，特别适合处理非线性问题。神经网络结构经过精心设计，能够从AR特征中学习到微弱信号的识别模式。

整个过程实现了端到端的微弱信号识别：从原始信号到AR特征提取，再到神经网络分类。这种方法相比传统方法具有更好的抗噪性能和识别准确率，在低信噪比环境下表现尤为突出。程序还考虑了计算效率优化，确保在实际应用中能够快速响应。