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说明：采用扩展elman神经网络实现建模预测问题，神经网络的权值调整采用BP学习算法。
说明：我提供了一个基于FXLMS的单通道前馈有源噪声控制系统的一个小例子. 为了减少噪声，我们使用控制器C（z）产生另一个“噪声”yw（k）。我们希望它破坏性地干扰X（k）。这意味着控制器必须是传播介质P（z）的模型。采用最小均方算法对控制器系数/权重进行调整。 然而，还有流体介质S（Z）留在致动器和传感...
说明：对各种不同的传感器测得数据进行融合处理，从而获得精确的环境信息，能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件，非常值得一看！是关于数据融合方面的。