[发明专利]高阶有限冲击响应数字滤波器设计方法有效
| 申请号： | 200810031596.6 | 申请日： | 2008-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN101295969A | 公开（公告）日： | 2008-10-29 |
| 发明（设计）人： | 何怡刚;王小华;彭玉楼;尹新;刘美容;邓晓;侯周国;齐绍忠;孙凤 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | H03H17/06 | 分类号： | H03H17/06;G06N3/063 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所 | 代理人： | 颜昌伟 |
| 地址： | 410082湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高阶有限冲击响应数字滤波器设计方法，包括以下步骤：利用神经网络方法，通过建立待设计的滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和作为神经网络的计算能量函数，采用梯度下降学习算法训练神经网络的权值使待设计滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和最小化，当神经网络稳定时即可获得有限冲击响应数字滤波器各项参数，即完成有限冲击响应数字滤波器的设计。本发明方法所设计的高阶有限冲击响应数字滤波器具有通带波动小、阻带衰减大、边界频率可控、精度高等特点，特别是设计中不需要进行矩阵求逆运算、计算速度快，在数据传输、高精度电视、雷达和声纳系统、语音和图像处理等工程领域具有广泛的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 有限 冲击 响应 数字滤波器 设计 方法 | ||
【主权项】：
1、一种高阶有限冲击响应数字滤波器设计方法，包括以下步骤：利用神经网络方法，将待设计的滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和作为神经网络的计算能量函数，采用梯度下降学习算法训练神经网络的权值使待设计滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和最小化，当神经网络稳定时即可获得高阶有限冲击响应数字滤波器的各项参数。
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