基于神经网络的数字滤波器无波纹优化设计 (2013年)

摘 要：窗函数法设计的FIR滤波器已被广泛应用，但滤波器边界频率不易精确控制，不能分别控制通带与阻带的纹波幅度，在阻带边界频率附近的衰减最小。采用神经网络算法使所设计滤波器频响与理想频响之间的全局误差在通带与阻带内最小，使通带阻带无波动无过冲，阻带有更大的衰减，通带与阻带的边界频率容易控制。采用以上方法设计了一低通滤波器并在TMS320C5402 DSP上进行了实验，实验结果验证了算法的可行性，并改善了滤波器的性能。