一種新的基于改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的DTMF解碼器方
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改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )采用LMS算法[2]，LMS算法本質(zhì)是以最小均方誤差為準則的近似的最速下降算法。它以均方誤差為性能函數F(x)，定義如下
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的各個(gè)參數需要通過(guò)試驗來(lái)確定。經(jīng)過(guò)試驗，對于DTMF檢測，選用只含有2個(gè)權系數和1個(gè)偏置值的網(wǎng)絡(luò )就可以勝任，也就是在圖4中，只需要w1/w2/b三個(gè)參數，結構簡(jiǎn)單，計算量小。
對每個(gè)DTMF分量頻率都設置一個(gè)如圖4所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元，在每個(gè)檢測周期對8個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元的輸出進(jìn)行判斷并簡(jiǎn)單分析，就可以實(shí)現DTMF解碼。
四、基于改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的DTMF解碼仿真結果
為了驗證上述基于改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的DTMF檢測算法，我們在MATLAB上使用Neural Networks Toolbox進(jìn)行了仿真。
仿真條件和參數選擇：模擬實(shí)際信道中常見(jiàn)的高斯白噪聲情況，待檢測輸入信號x(n)是DTMF信號和信道噪聲的疊加，輸入信噪比SNR是-3dB。為了討論方便，假定每個(gè)DTMF分量的幅度是+/-2V（只要進(jìn)行比例縮放就可以適用實(shí)際情況），兩個(gè)分量信號幅度之和為+/-4V，并假定ADC接口之前的預處理電路的限幅電平是+/-5V，即兩個(gè)有用信號幅度之和占限幅電平的80%。改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元選擇含有2個(gè)權系數和1個(gè)偏置值，采用LMS算法，學(xué)習速度 選0.02。待檢測信號SNR=-3dB，采樣頻率為8KHz，采樣時(shí)間20ms。非線(xiàn)性環(huán)節的門(mén)限threshold選定為1.0V。
仿真結果如下：以*鍵為例，DTMF信號為941Hz/1209Hz。圖5上圖為純DTMF信號和高斯白噪聲信號，下圖為二者的疊加信號，即待檢測信號x(n)。
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| 圖5 |
圖6為對應941Hz的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元的輸出，上圖為中間信號a(n)，下圖為網(wǎng)絡(luò )輸出信號y(n)。從圖中可以看出，網(wǎng)絡(luò )很快就能捕捉到輸入中的941Hz信號，輸出信號很強并且從12ms開(kāi)始就基本穩定。因此系統判斷為輸入信號中含有941Hz的信號。對應1209Hz的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元也類(lèi)似。
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| 圖6 |
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