【摘 要】
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光传感器微弱信号自动检测研究具有重要的实际意义,为了提高光传感器微弱信号自动检测的准确性,提出一种基于神经网络的光传感器微弱信号自动检测方法。该方法首先收集光传感
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光传感器微弱信号自动检测研究具有重要的实际意义,为了提高光传感器微弱信号自动检测的准确性,提出一种基于神经网络的光传感器微弱信号自动检测方法。该方法首先收集光传感器微弱信号的序列,并采用互信息法和虚假邻近点法对其进行相空间重构,然后利用极限学习机对重建的光传感器微弱信号的序列进行建模和检测,最后采用光传感器微弱信号数据进行仿真实验。与其它方法进行对比测试结果表明,本文方法可以准确反映光传感器微弱信号的混沌特性,抑制噪声对有用信号的干扰和影响,其检测精度得到大幅度提高,可以应用于光传感器微弱信号自动检测中。
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