基于人工神经网络（ANN）的高斯白噪声的系统识别附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在信号处理、自动控制、通信等领域，系统识别是通过观测输入输出数据反向推导系统数学模型的关键技术。实际场景中，系统输入输出信号常受高斯白噪声干扰 —— 这种噪声具有均值为 0、功率谱密度恒定、任意时刻信号不相关的特性，会掩盖系统真实的输入输出映射关系，导致传统识别方法（如最小二乘法、递推最小二乘法）精度下降。

人工神经网络（ANN）凭借非线性拟合能力强、自适应学习、抗噪声干扰等优势，为高斯白噪声环境下的系统识别提供了有效解决方案。ANN 可通过训练学习噪声与系统特性的 “混合信息”，自适应提取系统本质特征，无需依赖系统先验模型（如线性 / 非线性、时变 / 时不变假设）。本文系统研究 ANN 在高斯白噪声系统识别中的应用，从理论基础、网络设计、实现流程到实验验证，全面分析其识别性能，并提出优化策略。

二、核心理论基础

2.1 系统识别与高斯白噪声的基本概念

2.2 人工神经网络（ANN）的基本原理

ANN 由输入层、隐藏层、输出层构成，通过神经元间的权重连接实现输入输出映射。用于系统识别的 ANN 需具备 “记忆性”（如处理动态系统）或 “强拟合性”（如处理静态非线性系统），常用网络类型包括多层感知器（MLP）、递归神经网络（RNN） 等，其核心原理如下：

2.2 ANN 用于高斯白噪声系统识别的优势

相较于传统系统识别方法，ANN 的核心优势体现在：

1. 非线性拟合能力：可通过多层隐藏层与非线性激活函数，拟合复杂非线性系统（如饱和、死区特性），即使噪声干扰，仍能捕捉系统非线性趋势；

1. 自适应抗噪声：训练过程中，ANN 会自动权衡 “拟合系统特性” 与 “抑制噪声干扰”，若采用正则化技术（如 L2 正则化），可进一步减少对噪声的过拟合；

1. 无模型依赖性：无需预先假设系统为线性、时不变等特性，适用于未知系统或时变系统（如 RNN 可处理时变系统）；

1. 并行处理能力：网络参数更新可通过 GPU 并行计算加速，适用于大数据量（长输入输出序列）的系统识别场景。

三、ANN 在高斯白噪声系统识别中的网络设计

根据系统类型（静态 / 动态），需设计不同结构的 ANN。本节以 “静态非线性系统” 和 “动态线性 / 非线性系统” 为例，给出典型网络设计方案。

四、ANN 系统识别的实现流程（含 MATLAB 代码框架）

以 “受高斯白噪声干扰的静态非线性系统” 为例，采用 MLP 实现系统识别，完整流程包括 “数据生成 - 数据预处理 - 网络训练 - 模型验证 - 识别性能评估” 五步，同时提供 MATLAB 代码框架供参考。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王丹石.弹性光网络中的信号处理关键技术与应用研究[D].北京邮电大学,2016.DOI:CNKI:CDMD:1.1017.293579.

[2] 李俊俊,陆明泉,冯振明.一种基于支持向量机的数字调制识别方法[J].清华大学学报(自然科学版), 2005, 46(17):27-28.DOI:10.3321/j.issn:1000-0054.2006.04.014.

[3] 罗文波,杨翠娥.基于小波分析的已调信号制式的神经网络自动识别[J].应用科技, 2004, 31(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1009-671X.2004.10.001.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇