發(fā)布時(shí)間：2017-11-11 06:29

  本文關(guān)鍵詞：余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：伴隨電子信息應(yīng)用技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字濾波器的作用也與日俱增,各行各業(yè)對(duì)數(shù)字濾波器的要求越來越高。雖然傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法成熟,實(shí)現(xiàn)方式簡(jiǎn)單,但由于濾波精確度低,時(shí)間復(fù)雜度高,結(jié)構(gòu)龐大,使用不靈活,濾波效果不太理想。尤其是對(duì)于特定領(lǐng)域的濾波應(yīng)用,傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器往往起不到令人滿意的效果,直接影響到該領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展。因此人們致力于各種新型數(shù)字濾波器的研究,努力提高濾波器性能并逐漸擴(kuò)大應(yīng)用的領(lǐng)域�，F(xiàn)代數(shù)字濾波器可以說是對(duì)傳統(tǒng)數(shù)字濾波器的一個(gè)完善與優(yōu)化的過程,多年來,很多國(guó)內(nèi)外的專家學(xué)者在數(shù)字濾波器的優(yōu)化與設(shè)計(jì)的問題上做了許多研究工作,提出了一些優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,并且得到了一些較為理想的效果。數(shù)字濾波器的種類繁多,按濾波器工作的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分有無限脈沖響應(yīng)(InfiniteImpulse Response,IIR)數(shù)字濾波器、有限脈沖響應(yīng)(FiniteImpulse Response,FIR)數(shù)字濾波器。相對(duì)于IIR數(shù)字濾波器,FIR數(shù)字濾波器由于系統(tǒng)更穩(wěn)定且更易于實(shí)現(xiàn),因此被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。本文概述了FIR數(shù)字濾波器相位與幅度函數(shù)的特性,簡(jiǎn)單敘述了傳統(tǒng)數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法,分析了其不足并指出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)FIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計(jì)的必要性。本文介紹了兩種典型的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并給出了這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型以及算法步驟,分析了他們?cè)诒平绞�、�?xùn)練算法等方面的區(qū)別。為了提高數(shù)字濾波器的階數(shù),增強(qiáng)數(shù)字濾波器的濾波效果,使得濾波器在相同階數(shù)的條件下有更大的阻帶衰減,可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與FIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)相結(jié)合。由于FIR數(shù)字濾波器的幅頻特性函數(shù)是有限長(zhǎng)的傅里葉級(jí)數(shù),因此可用余弦基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來設(shè)計(jì)FIR數(shù)字濾波器。本文給出了基于余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的FIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)算法,分析了其不足,并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),即對(duì)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟的權(quán)值系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,采用遞推最小二乘法對(duì)該權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練,以達(dá)到濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)目的。然后,在改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上對(duì)FIR數(shù)字濾波器做了進(jìn)一步的優(yōu)化。同時(shí),對(duì)FIR數(shù)字濾波器的過渡帶采樣點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,并利用大量的仿真實(shí)驗(yàn)獲得更佳的過渡帶采樣值。通過MATLAB實(shí)驗(yàn)仿真測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析表明,運(yùn)用改進(jìn)后的算法對(duì)FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行優(yōu)化效果更好,濾波器阻帶衰減更大,性能更優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713.7;TP183

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8 陳s，

本文編號(hào)：1170238