计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2010年
8期
141-144
,共4页
李目%何怡刚%刘祖润%周少武
李目%何怡剛%劉祖潤%週少武
리목%하이강%류조윤%주소무
三角基函数%神经网络%变学习率%高通滤波器%带通滤波器
三角基函數%神經網絡%變學習率%高通濾波器%帶通濾波器
삼각기함수%신경망락%변학습솔%고통려파기%대통려파기
本文提出一种基于变学习率三角基函数神经网络的线性相位4型FIR滤波器设计方法.该方法根据三角基函数神经网络与线性相位4型FIR滤波器幅频特性之间的关系,构建了一种变学习率三角基函数神经网络模型,在神经网络训练过程中引入变学习率算法自调整学习率取值,解决学习率通常依靠经验或试凑法确定带来的不确定性,提高神经网络的学习效率和收敛速度.通过训练神经网络的权值,使设计的FIR滤波器幅频响应与理想幅频响应在整个通带和阻带内的误差平方和最小.文中利用该方法对FIR高通滤波器和带通滤波器进行了优化设计,仿真结果表明了该方法设计FIR滤波器的有效性和优越性.
本文提齣一種基于變學習率三角基函數神經網絡的線性相位4型FIR濾波器設計方法.該方法根據三角基函數神經網絡與線性相位4型FIR濾波器幅頻特性之間的關繫,構建瞭一種變學習率三角基函數神經網絡模型,在神經網絡訓練過程中引入變學習率算法自調整學習率取值,解決學習率通常依靠經驗或試湊法確定帶來的不確定性,提高神經網絡的學習效率和收斂速度.通過訓練神經網絡的權值,使設計的FIR濾波器幅頻響應與理想幅頻響應在整箇通帶和阻帶內的誤差平方和最小.文中利用該方法對FIR高通濾波器和帶通濾波器進行瞭優化設計,倣真結果錶明瞭該方法設計FIR濾波器的有效性和優越性.
본문제출일충기우변학습솔삼각기함수신경망락적선성상위4형FIR려파기설계방법.해방법근거삼각기함수신경망락여선성상위4형FIR려파기폭빈특성지간적관계,구건료일충변학습솔삼각기함수신경망락모형,재신경망락훈련과정중인입변학습솔산법자조정학습솔취치,해결학습솔통상의고경험혹시주법학정대래적불학정성,제고신경망락적학습효솔화수렴속도.통과훈련신경망락적권치,사설계적FIR려파기폭빈향응여이상폭빈향응재정개통대화조대내적오차평방화최소.문중이용해방법대FIR고통려파기화대통려파기진행료우화설계,방진결과표명료해방법설계FIR려파기적유효성화우월성.