AFNNS驱动的多传感器噪声抑制器：高效去噪与不确定性处理

本文主要探讨了基于自适应模糊神经网络的多传感器噪声抵消技术在处理同一噪声源产生的多传感信号中的应用。自适应模糊神经网络系统(AFNNS)作为一种强大的数据处理工具，被用于设计一种新型的自适应噪声抵消器。AFNNS的特点在于其能够通过学习和自适应调整来捕捉信号间的复杂关系，从而有效地融合多路信息，得到权系数，这些系数被用来优化噪声抵消过程。 在设计过程中，AFNNS能够动态地适应信号的特性变化和噪声的不确定性，克服了传统模型和噪声中存在的固定假设和局限性。相比于简单的平均法，AFNNS的自适应噪声抵消器在信号估计上更精确，能够在噪声环境下提供更高质量的信号恢复。这种方法的优势在于其灵活性和鲁棒性，即使面对复杂的噪声环境，也能实时调整参数，以达到最佳的噪声消除效果。 通过仿真实验，研究者展示了这种基于AFNNS的自适应噪声抵消器在实际应用中的有效性。实验结果显示，与传统的平均法相比，该方法在去噪性能上具有显著优势，证明了其设计方法不仅实用，而且在提高信号清晰度方面具有明显的优势。 本文的核心知识点包括：模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）在信号处理中的应用、信息融合技术在多传感器噪声抵消中的作用、自适应滤波原理如何通过AFNNS实现、以及这种方法在实际噪声抑制问题上的优越性。这项研究对于提高信号处理系统的稳定性和抗干扰能力具有重要的理论价值和实践意义。