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本论文介绍了一种用BP神经网络来抑制旁瓣的方法。
本文采用了一个包括单片机接口和BP神经网络单元的硬件结构，利用现场可编程门阵列(FPGA)器件本身内嵌的乘法器、并行化结构和流水线的工作方式，使整个系统的处理速度得到极大的提高，较好的解决了资源和速度的之间相互制约的问题。整个系统采用一片芯片得以实现，有效的缩短了运行时间，为实时应用提供了可能。另外，tansig函数直接硬件实现较为困难，传统上，采用的是查表的方法实现，这样需要的硬件空间就很大。
本论文介绍了一种与tansig函数具有相似传输特性的，易于直接数字实现的二阶分段函数代替tansig函数采训练BP神经网络，从而节约了硬件资源。