基于神经网络的FIR滤波器设计与优化文献综述

 2022-01-01 22:02:45

全文总字数:3355字

文献综述

近年来,随着电子信息技术、数字信号处理技术的高速发展,各行各业对科技的需求与要求也逐步提升,数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种用来减少干扰或是消除干扰的装置,它的主要功能是将输入信号进行过滤、运算处理从而改变信号频谱获得所需的有用信号。

相较于其他滤波器,数字滤波器以软件技术为基础,在精度、信噪比、可靠度方面远胜于模拟滤波器,也由于它具有更低的成本从而逐渐取代模拟滤波器。

按滤波器工作的网络结构可以把滤波器分成IIR数字滤波器和FIR数字滤波器。

IIR滤波器由于存在反馈,其稳定性不能得到保证,还可能会使IIR滤波器的数字运算溢出。

FIR数字滤波器由于其显著的线性相位特性,相较于其他滤波器系统更稳定,应用更广泛,此外,因为不需要反馈,FIR滤波器的实现也比IIR滤波器简单。

但由于传统滤波器精确度低,复杂度高,往往不能达到最佳需要效果。

为了提高数字滤波器的阶数,增强滤波效果,使得滤波器在相同条件下有更大的阻带衰减,需要设计优化滤波器。

2.设计方案一、频率采样法设计FIR滤波器频率采样法从频域出发,对给定的理想滤波器的频率响应进行N点等间隔采样,并将N个采样值作为实际 FIR 滤波器的频率响应的采样值,通过IDFT来唯一确定该滤波器的单位脉冲响应 ,并确定该滤波器的系统函数。

在采样点处实际的 FIR 滤波器和理想的滤波器频率响应数值一致,而采样点之间的频率响应则是插值函数叠加的结果,存在一定的误差,而且直接对理想滤波器的频率响应采样一般不能满足工程对阻带衰减的要求。

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