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高阶FIR多阻带滤波器优化设计
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2018-02-12
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本文对传统BP神经网络算法加以改进，以余弦基函数作神经元的输出函数，克服了传统BP神经网络收数速度慢、学习步长低的致命缺陷。通过对线性相位FIR滤波器幅频特性和搭建余弦基神经网络模型对二者进行研究，并通过仿真研究得出该算法在高阶多阻带滤波器设计中的具有很强的优越性。
FIR数字滤波器的传输函数是全零点型，不会出现因极点跑到单位圆外而导致的系统不稳定，并且，FIR可以做到严格的线性相倒，因而在电力数据通信、自动控制、图象处理、语音处理等工程领域中有均得到了广泛的应用，在工程实际中有着重大意义。
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