【摘 要】
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在该论文中,我们研究了基于径向基函数神经网络优化方法在FIR数字滤波器设计中的应用.由于公认为径向基函数网络具有好的收敛性与收敛速度,并且在计算稳定性方面也具有相当好
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在该论文中,我们研究了基于径向基函数神经网络优化方法在FIR数字滤波器设计中的应用.由于公认为径向基函数网络具有好的收敛性与收敛速度,并且在计算稳定性方面也具有相当好的性能,作者将径向基函数网络的优化算法应用于FIR数字滤波器的设计中.经过几个月的努力,我们在这方面取得了如下的一些成果:1)通过选取余弦基神经网络模型,我们可以得到基于此优化算法的FIR滤波器的传输系数.文中证明,当0<η<4/N+1时,该系统是一致收敛的.这里η是神经网络的学习因子,N是数字滤波器的阶数.2)同时,我们给出了径向基函数网络的训练步骤.并采用均方误差准则来计算H(jω).使用这种方法我们可以很快得到计算结果.通过为每一个频率采样点设置一个权重系数a<,q>,并根据计算出的H(Ω),判断在通带和阻带内哪个取样点的误差最大,适当地调整权重系数,我们就发展出了基于RBF的FIR滤波器优化设计算法.3)我们通过一些FIR滤波器实例来验证该RBF优化算法.计算机的仿真结果表明该算法设计的滤波器在性能上具有竞争力,同时在计算时间上又有了显著的减少.4)径向基函数网络优化算法同样适用于数字信号处理中的其他领域,如设计数字微分器和Hilbert变换器.仿真结果表明在这些领域该优化算法同样可以得到好的结果.5)应用硬件电路描述语言Verilog HDL完成FIR数字滤波器的FPGA的综合与仿真,并给出了综合的逻辑电路图.
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