93、神经网络在信号处理中的应用

神经网络在信号处理中的应用

1. 引言

在信号处理领域，神经网络近年来得到了广泛应用。许多神经网络模型具备两个显著特性，使其在信号处理应用中常常优于传统技术。其一，它们能够持续适应新数据，从而随时间跟踪系统的变化；其二，它们可以学习任意的非线性传递函数，这使得它们能够解决传统自适应线性技术难以充分处理的问题。不过，线性方法通常比神经网络更快收敛到解决方案，并且目前在预测其行为方面拥有更坚实的理论基础。

信号处理领域涵盖了神经网络过去几年的众多应用，如语音识别、控制、视觉、图像处理、模式分类、数据压缩和时间序列分析等。本文将聚焦于通信和实时数据分析等领域常用的信号处理类型。

神经网络在信号处理应用中的关键特性包括：
- 实现任意非线性传递函数 ：过去许多信号处理技术局限于对期望解的线性近似。传统处理非线性问题的方法通常依赖于对问题的先验信息，但这种信息并非总是可用。而神经网络无需关于问题领域的先验知识，就能学习实现非线性函数。
- 持续适应传入数据 ：神经网络能够跟踪系统随时间的变化。传统技术如自适应线性滤波也能适应新数据，但通常缺乏神经网络解决方案的完整表示能力。

接下来将介绍神经网络在信道均衡、信号预测和噪声消除任务中的应用。

2. 神经网络方法

2.1 信道均衡

许多通信信道存在一定程度的非线性频率响应或非线性相位响应，导致传输信号在接收端失真。部分信道（如移动无线电）的传递函数甚至可能具有显著的时变分量。此外，在传输过程中，随机噪声源产生的噪声也可能会叠加到信号上。自适应均衡的目标是尽可能去除