基于支持向量机的信号滤波研究

被引：4

作者：

陈春雨

林茂六

张喆

机构：

[1] 哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院

来源：

西安交通大学学报 | 2006年 / 04期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

支持向量机; 核函数; 滤波; 加性噪声;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

0711 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

提出了基于支持向量机(SVM)的信号滤波方法.由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点,因此该方法与传统方法相比,能更有效地抑制随机加性噪声.在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响,通过对基于SVM的函数回归形式的变换,得出了一种能描述滤波原理的表达式.从该表达式中可以看出,核函数的作用相当于低通滤波,而其参数决定了滤波器的截止频率,从而可以通过对核函数参数进行优化,以取得最佳的滤波效果,达到抑制随机加性噪声的目的.仿真结果表明,基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声,为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段.

引用

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