32、数字滤波器结构及其实现相关技术解析

数字滤波器结构及其实现相关技术解析

1. 模拟近似问题

1.1 频率选择滤波器的规格

频率选择滤波器在频域中通过幅度或衰减函数与期望行为的可接受偏差来进行规格设定。以模拟低通滤波器为例,其衰减规格如图 1 所示。通带内衰减(损耗)函数的变化(纹波)不得大于 $A_{max}$,阻带内衰减不得小于 $A_{min}$。通常,可接受的容差是分段恒定的。在滤波器设计的早期阶段,使用单位增益的归一化滤波器较为方便,即最小衰减归一化为 0 dB,在设计后期再为滤波器赋予适当的增益。通带范围是从 0 到 $\omega_c$ rad/s,过渡带在 $\omega_c$ 和 $\omega_s$ 之间,阻带从 $\omega_s$ 到 $\infty$,过渡带对衰减没有要求。

1.2 典型要求

  • 通带 :所需信号占用的频带称为通带。在这个频带内,滤波器的理想要求是提供恒定的损耗和恒定的群延迟,以便所需信号能无失真地传输。模拟低通滤波器的通带频率和可接受容差 $A_{max}$ 范围是从 0 到 $\omega_c$ rad/s。
  • 阻带 :不需要的信号占用的频带称为阻带。在这些频带中,规格仅要求相对于阻带下限的衰减等于或大于某个最小量。模拟低通滤波器的阻带从 $\omega_s$ 开始并向无穷大延伸,数字低通滤波器的阻带从 $\omega_sT$ 开始延伸到 $\pi$ rad。通常,实际滤波器在阻带中的损耗超过规定量 1 dB 甚至 20 dB 并不重要。因此,阻带要求只有下限,而通带有上下限。
  • 过渡带
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与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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层与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与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!
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