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神经网络在4型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究

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摘 要:提出了一种新的基于神经网络的FIR线性相位数字滤波器的自适应优化设计
方法.根据4型FIR滤波器的幅频响应特性,构造出一个相应的神经网络模型,并建立了
FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法.该算法通过训练神经网络权值,使设计的数字滤
波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差平方和最小化,从而获得
FIR线性相位数字滤波器的脉冲响应.提出并证明了该算法的收敛定理,给出了FIR高阶
多通带滤波器自适应优化设计实例.计算机仿真结果表明,该算法计算精度高,收敛速度快;
用该算法设计的高阶多通带滤波器,其幅频响应的阻带衰减很大,而通带波动很小
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