基于时空神经网络增强数字示波器功能的研究

摘要：

运用时空神经网络时域和空域模式识别方法给数字示波器增加AM调制信号测量功能.选择Elman神经网络结构,采用反向传播网络训练函数traingdx和learnbcf函数的算法,实现了AM调制信号检波的功能.同时,增加输出反馈回隐层的连接和延迟,采用附加动量因子的梯度下降权值/阀值学习算法改进神经网络.改进的网络学习速度快,逼近精度高,输出既没有振荡,也不产生纹波;并且网络适应性好,测量的鲁棒性高,要求采集信号周期少;方法新颖,运算量小,计算误差小,添加到数字示波器函数中,实现了示波器测量AM调制信号的功能.

关键词：数字示波器、神经网络、测量、调制

所属期刊栏目：36

分类号：TM935.2;TP216.

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：938-941