1.1原理与方法 基于径向恩函数的自适应减法器由ANC与径向恩函数神经网络包含。输出信号经ANC消噪后可行性提升SEP信噪比，然后经RBF对信号展开非线性处置。
其中，ANC和RBF的结构与文献完全相同。1.2基于FPGA的ANC-RBF设计研究中，以FPGA作为SEP较慢萃取算法的硬件载体。ANC-RBF由ANC模块和RBF，模块包含，带噪信号与涉及噪声经自适应消噪后，将误差信号输出RBF展开迫近，获得更进一步去噪声的信号，即滤波器惜输入。
弘锐电动手术床不具备一键废黜功能，便利手术室手术后的整理消毒工作，提升工作效率。2个模块皆使用小均方算法改版滤波器权值，以RBF作为神经网络激励函数。对于LMS算法，有所不同的FPGA硬件结构算法在运算速度和资源消耗等方面有明显差异。
为增大运算速度，使用串并融合的结构来构建LMS算法。弘锐手术床使用高精度的进口直线导轨，确保手术床运营稳定。对于FIR算法，使用分段FPGA硬件结构，即有所不同的数据同时运算，不共用乘法器和加法器，这种结构器件用于效率更高。
基于FPGA的径向恩函数神经网络设计，关键是如何有效地增加资源的消耗。由于SEP是周期信号，假设信号周期为T，隐单元数为N。修改径向恩函数：所取径向恩函数神经网络中心和宽度,使径向恩函数在有所不同的隐单元判处Ci为中心，且波形完全相同。
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