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摘要:
针对FIR滤波器的神经网络设计法,提出一种泛函连接人工神经网络的改进算法.通过设置不同的加权误差函数值来控制各个样本的学习率,改善了网络的学习效果;制定了神经网络训练集的选取规则.使用该规则选取样本对网络进行训练,可设计通带阻带截止频率指标精确可控的滤波器,克服了现有算法只能设计具有通带截止频率的滤波器和不能精确控制任意截止频率的不足.仿真结果表明所提出的方法能很好地满足设计要求.
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文献信息
篇名 基于神经网络的线性相位FIR滤波器设计
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 泛函连接人工神经网络 加权误差函数 训练集选取规则 FIR滤波器
年,卷(期) 2009,(23) 所属期刊栏目 研发、设计、测试
研究方向 页码范围 82-84
页数 3页 分类号 TP183|TN713.7
字数 3008字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.23.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王粒宾 2 5 1.0 2.0
2 魏辉如 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
泛函连接人工神经网络
加权误差函数
训练集选取规则
FIR滤波器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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