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BN-APF（Boosting Neural Adaptive Power Filter）是一種結合了提升方法（Boosting）和神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應濾波器。其原理是通過迭代的方式，每次引入一個新的弱分類器（神經(jīng)網(wǎng)絡模型），對前一輪的預測誤差進行修正，逐步提高濾波器的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡作為非線性建模工具，能夠處理復雜的數(shù)據(jù)模式，而Boosting則增強了整體模型的穩(wěn)定性和準確性。BN-APF適用于動態(tài)系統(tǒng)中的信號估計與噪聲抑制，具有良好的實時性和魯棒性。