【摘 要】
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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.
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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
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