基于支持向量机的信号滤波研究
陈春雨，林茂六，张喆
（哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院，150001,哈尔滨）
摘要:提出了基于支持向量机（SVM）的信号滤波方法.由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点，因此该方法与传统方法相比，能更有效地抑制随机加性噪声.在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响，通过对基于SVM的函数回归形式的变换，得出了一种能描述滤波原理的表达式.从该表达式中可以看出，核函数的作用相当于低通滤波，而其参数决定了滤波器的截止频率，从而可以通过对核函数参数进行优化，以取得最佳的滤波效果，达到抑制随机加性噪声的目的.仿真结果表明，基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声，为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段.
关键词:支持向量机；核函数；滤波；加性噪声
中图分类号:TN911.72文献标识码:A文章编号:0253-987X(2006)04-0427-05