基于并行神经网络的二维FIR数字滤波器设计

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基于并行神经网络的二维FIR数字滤波器设计
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基金项目: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)

Design of 2-D FIR Digital Filters Using Parallel Neural Networks Algorithm

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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数最小化.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.给出了二维FIR圆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维数字滤波器,通带和阻带范围波动小,所需计算量非常少,稳定性强.

Abstract:

A new approach for the design of two-dimensional(2-D) finite-impulse response(FIR) linear-phase 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

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王小华,龙英,何怡刚.基于并行神经网络的二维FIR数字滤波器设计[J].湖南大学学报：自然科学版,2006,33(6):

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