基本信息

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文档摘要

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基于神经网络的滤波方法：原理、创新与多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，信号处理已成为众多领域不可或缺的关键技术，广泛应用于通信、医学、图像处理、工业自动化等诸多方面。而滤波作为信号处理的核心环节，其目的在于从复杂的信号中去除噪声、干扰或不需要的成分，提取出人们真正感兴趣的有用信息，进而提高信号的质量与可靠性，为后续的分析和处理奠定坚实基础。

传统的滤波方法，如线性滤波（如FIR、IIR滤波等）和非线性滤波（如中值滤波、卡尔曼滤波等），在各自的应用场景中发挥了重要作用。线性滤波对于线性信号的处理效果显著，能够较为准确地滤除特定频率的噪声；非线性滤波则在处理一