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基于并行神经网络的二维FIR数字滤波器设计
  • ISSN号:1674-2974
  • 期刊名称:《湖南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082, [2]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410077, [3]长沙学院电子与通信工程系,湖南长沙410003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50677014);湖南省自然科学基金资助项目(06JJ2024);高校博士点基金资助项目(20060532002);湖南大学撷英计划资助项目(NCET-04-0767)
中文摘要:

通过对二维FIR线性相位滤波器的幅频响应特性的分析,提出了一种用并行神经网络算法来设计二维FIR线性相位数字滤波器的新方法,其主要思想是使幅频响应误差函教最小化.该方法避免了矩阵的求逆运算。而且因为采用了并行算法,能快速获得滤波器系数.给出了二雏FIR圃对称线性相位低通数字滤波器优化设计实例.计算机仿真结果表明由该方法设计的二雏数字滤波器,通带和阻带范围波动小,所需计算量非常少,稳定性强.

英文摘要:

A new approach for the design of two-dimensional (2-D) finite-impulse response (FIR) linearphase digital filters is presented based on a parallel neural networks algorithm (PNNA) by analyzing the characteristics of 2-D FIR linear-phase filters, its main idea is to minimize the amplitude-frequency response error function. The method avoids matrix inversion, and makes a very fast calculation of the filter's coefficients possible because of the utilization of parallel algorithm. Optimal design example of 2-D FIR circularly-symmetric linearphase lowpass filters are given, and the results show that the ripple in passband and stopband is much small, and the PNNA-based method is of strong stability and requires considerably little amount of computations.

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期刊信息
  • 《湖南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:湖南大学
  • 主编:易伟建
  • 地址:湖南长沙岳麓区麓山南路
  • 邮编:410082
  • 邮箱:qks@hun.edu.cn
  • 电话:0731-88822870
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-2974
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1061/N
  • 邮发代号:42-44
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,中国期刊方阵“双百”期刊1997年第二届全国科技期...,2000年湖南省首届“十佳科技期刊”,2002年第二届国家期刊奖“重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14344