【摘 要】
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本文提出一种基于变学习率三角基函数神经网络的线性相位4型FIR滤波器设计方法。该方法根据三角基函数神经网络与线性相位4型FIR滤波器幅频特性之间的关系，构建了一种变学习率
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
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本文提出一种基于变学习率三角基函数神经网络的线性相位4型FIR滤波器设计方法。该方法根据三角基函数神经网络与线性相位4型FIR滤波器幅频特性之间的关系，构建了一种变学习率三角基函数神经网络模型，在神经网络训练过程中引入变学习率算法自调整学习率取值，解决学习率通常依靠经验或试凑法确定带来的不确定性，提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过训练神经网络的权值，使设计的FIR滤波器幅频响应与理想幅频响应在整个通带和阻带内的误差平方和最小。文中利用该方法对FIR高通滤波器和带通滤波器进行了优化设计，仿真结果表明了该
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