31、频率响应掩蔽滤波器:原理、结构与应用

频率响应掩蔽滤波器:原理、结构与应用

1. 插值滤波器设计与练习

在频率响应掩蔽(FRM)技术中,插值滤波器的设计是一个重要的应用方向。对于插值因子 $M = 8$ 的偶数插值滤波器,可以使用 FRM 技术进行设计。设计要求的过渡带宽和纹波要求与特定示例相同。

1.1 设计思路

通过编写程序来实现该插值滤波器的设计,并计算与直接形式 FIR 滤波器相比的算术节省。这有助于评估 FRM 技术在降低计算复杂度方面的优势。

1.2 练习步骤

  • 确定插值因子 $M = 8$。
  • 设定过渡带宽和纹波要求。
  • 编写程序实现 FRM 技术的插值滤波器设计。
  • 计算与直接形式 FIR 滤波器相比的算术节省。

2. FRM 结构的两种变体

除了基本的 FRM 结构,还有两种变体结构可用于设计插值和抽取滤波器。

2.1 变体结构关系

这两种变体结构通过对原始 FRM 结构中的掩蔽滤波器施加额外约束来实现,具体关系如下:
- 类 I:$G_2(z) = G_1(z) - \frac{M}{M - 1}G_{10}(z^M) + \frac{1}{M - 1}$
- 类 II:$G_1(z) = G_2(z) - \frac{M}{M - 1}G_{20}(z^M) + \frac{1}{M - 1}$

其中,$G_{10}(z)$ 和 $G_{20}(z)$ 分别是 $G_1(z)$ 和 $G_2(z)$ 多相表示中的第 0 相分量。 <

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值