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BN-APF（Boosting Neural Adaptive Power Filter）是一种结合了提升方法（Boosting）和神经网络的自适应滤波器。其原理是通过迭代的方式，每次引入一个新的弱分类器（神经网络模型），对前一轮的预测误差进行修正，逐步提高滤波器的性能。神经网络作为非线性建模工具，能够处理复杂的数据模式，而Boosting则增强了整体模型的稳定性和准确性。BN-APF适用于动态系统中的信号估计与噪声抑制，具有良好的实时性和鲁棒性。
