【摘 要】
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提出一种基于自适应三角函数基神经网络的二维线性相位FIR滤波器优化设计方法。该方法根据二维线性相位FIR滤波器幅频响应特性,采用三角函数基神经网络优化算法计算滤波器系
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南科技大学信息与电气工程学院
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提出一种基于自适应三角函数基神经网络的二维线性相位FIR滤波器优化设计方法。该方法根据二维线性相位FIR滤波器幅频响应特性,采用三角函数基神经网络优化算法计算滤波器系数,同时在神经网络训练过程引入自适应学习率算法,提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过训练神经网络的权值,使二维线性相位FIR滤波器幅频响应与理想幅频响应之间的误差平方和最小。文中给出了二维线性相位圆形低通滤波器优化设计实例,仿真结果表明,该方法设计二维线性相位FIR滤波器具有运算量小、速度快和稳定性好等优点。
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