论文部分内容阅读
频率响应屏蔽（frequency-response-masking , FRM）技术是目前设计窄过渡带线性相位FIR数字滤波器最有效的方法之一。与其它方法相比，频率响应屏蔽滤波器具有非常稀疏的滤波器系数，因而大大降低了滤波器设计的复杂度，成为设计窄过渡带滤波器的首选方法。自从1986年Y . C. Lim提出采用频率响应屏蔽技术设计窄过渡带FIR滤波器以来，基于FRM技术的FIR数字滤波器的优化设计方法成为众多学者的研究对象，他们在滤波器的结构和算法上分别提出了许多不同的改进方法，进一步降低了设计窄过渡带FIR滤波器的复杂度。本文提出了一种新的基于神经网络算法设计FRM滤波器的优化设计方法，该方法主要通过使频率响应平方误差函数最小化来获得FRM滤波器的系数。本文首先介绍了FRM技术的基本原理和已有的优化设计方法，然后详细介绍了基于神经网络的FRM滤波器的设计算法和设计步骤，证明了该算法的收敛性，并给出了仿真实例。结果表明，与已有的设计方法比较，该方法设计的FRM滤波器的性能有一定提高。二维FIR滤波器因其在图像处理，地震数据处理，X射线增强以及天文学等领域内的重要作用，在过去三十年里一直受到研究人员的重视并提出了许多优化设计方法。有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）的二维滤波器都得到了广泛的研究。而FIR数字滤波器因其固有的稳定性和容易获得严格线性相位的优点，比IIR滤波器使用的更广泛，尤其是在要求线性相位的应用中。本文介绍了一种新的基于BP神经网络设计二维准等波纹线性相位FIR滤波器的设计方法。该方法采用BP神经网络算法使加权逼近误差函数达到最小化，从而获得滤波器的最优化系数。文中详细描述了神经网络算法，提出了该神经网络的收敛定律，并给出了设计实例，结果表明，这种新方法较于一些传统的设计方法能很容易地设计出具有更高精确度的二维FIR滤波器。