【摘 要】
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提出基于神经最小二乘意义下的数字希尔伯特变换器设计方法.利用Lyapunov能量函数给出希尔伯特变换器幅度误差函数的网络表示形式,当Hopfield网络演变到稳定状态时,即可获得
【机 构】
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西安文理学院物理与机械电子工程学院
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提出基于神经最小二乘意义下的数字希尔伯特变换器设计方法.利用Lyapunov能量函数给出希尔伯特变换器幅度误差函数的网络表示形式,当Hopfield网络演变到稳定状态时,即可获得最优的幅度逼近函数,进而得到所需的希尔伯特变换器.Hopfield反馈型神经网络易于采用模拟大规模集成电路实现的特点,保证了设计的实时性.仿真结果表明这种设计是一种高效的、适合硬件实现的数字希尔伯特变换器设计方法.
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