高阶微分器优化设计研究

周俊

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高阶微分器优化设计研究

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提出了一种基于BP算法的正弦基函数神经网络模型 ,研究了该数神经网络算法与线性相位微分器幅频特性的关系 ,提出了该神经网络算法的收敛条件 ,给出了高阶微分器的优化设计实例 .计算机仿真结果表明了该神经网络算法不仅是有效的而且是高效的 .与传统的窗口函数法和雷米兹化设计方法相比 ,本优化设计方法不需要计算矩阵的逆 ,因而解决了雷米兹优化设计方法求高阶矩阵逆的困难 .由于微分器是一种特殊的 4型FIR线性相位滤波器 ,只要求出脉冲响应序列 ,就可以用软件方法实现数字微发运算 ,也可以通过CPLD复杂可编程器件或DSP数字信号处理芯片实现硬件数字微分运算 ,因此。

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来源
《湖南师范大学自然科学学报》 |2002年第1期|25-27|共3页
作者
周俊;
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作者单位

湖南师范大学固定资产管理处;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滤波技术、滤波器;
关键词
高阶微分器; 优化设计; BP算法; 正弦基函数神经网络模型; 幅频特性; 4型FIR线性相位滤波器;

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