2型FIR高阶数字滤波器优化设计  

Optimal Design of High Order FIR Digital Filters Type Two

作　　者：罗玉雄[1] 刘跃群[2] 

机构地区：[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,中国长沙410076 [2]长沙电力职业技术学院,中国长沙410131

出　　处：《湖南师范大学自然科学学报》2006年第3期53-57,共5页Journal of Natural Science of Hunan Normal University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50207001)

摘　　要：研究了2型FIR线性相位滤波器的幅频特性与激励矩阵为CTB的神经网络并行算法之间的关系,提出并证明了该神经网络算法的收敛性定理,给出了FIR高阶数字滤波器优化设计实例.计算机仿真结果表明了该神经网络并行算法在FIR高阶数字滤波器优化设计领域的有效性.Traverses the relations between the amplitude-frequency response of FIR filter on type two with the linear phase and the parallel algorithm of neural network based on the activationmatrix CTB, presents and proves the convergence theorem of the neural-network algorithm, and presents the optimal design examples on FIR digital filters. The results show that the algorithm is efficient in the field of optimal design of the high order FIR digital filters ontype two.

关 键 词：FIR高阳数字滤波器 神经网络并行算法 幅频特性 优化设计 

分 类 号：TP393.09[自动化与计算机技术—计算机应用技术]