径向基函数神经络优化方法在FIR数字滤波器设计中的应用研究.pdfVIP

摘要 径向基函数神经网络优化方法在 FIR数字滤波器设计中的应用研究 学位申请人：谭相宇 导师：廖晓峰教授 摘 要 在本论文中，我们研究了基于径向基函数神经网络优化方法在FIR数字滤波 器设计中的应用。 众所周知，已有众多的神经网络优化技术被应用于数字滤波器设计领域， 但是，其中许多方法由于其计算的复杂度较大而使i导优化设计过程陷于费时的迭 代计算。有鉴及此，我们提出一种更为有效的神经网络优化算法以进化数字滤波 器的设计。 由于公认为径向基函数网络具有好的收敛性与收敛速度，并且在计算稳定性 方面也具有相当好的性能，作者将径向基函数网络的优化算法应用于FIR数字滤 波器的设计中。经过几个月的努力，我们在这方面取得了如下的～些成果： 1)通过选取余弦基神经网络模型，我们可以得到基于此优化算法的FIR滤 波器的传输系数。文中证明，当0珂4／N十I时。该系统是一致收敛的。这晕 玎是神经网络的学习因子，Ⅳ是数字滤波器的阶数。 2)同时，我们给出了径向基函数网络的训练步骤。并采用均方误差准则来计 算tt(j,o)。使用这种方法我们可以很快得到计算结果。通过为每一个频率采样点 设置一个权重系数吒，并根据计算出的it(Q)，判断在通带和阻带内哪个取样点 的误差最大，适当地调整权重系数，我们就发展出了基于RBF的FIR滤波器优 + 化设计算法。 、 h ^ 3)我们通过一些FIR滤波器实例来验证该RBF优化算法：计算机的仿真结 果表明该算法设计的滤波器在性能上具有竞争力，同时在计算时间上又有了显著 ’ 的减少。 4)径向基函数网络优化算法同样适用于数字信号处理中的其他领域，如设计 数字微分器和Hilbert变换器。仿真结果表明在这些领域该优化算法同样可以得 到好的结果。 HDL完成FIR数字滤波器的FPGA的综合 5)应用硬件电路描述语言Verilog l 电子科技人学硕k学何论文 与仿真，并给出了综合的逻辑电路图。 关键词：径向基函数网络、神经网络、线性相位、FIR数字滤波器、 Hilbert变换器、微分器 II 垒堕竺! 一一 Based Network Neural theRBF on Study Application inFIR Filter DigitalDesign Technique Optimization M