36、格型波数字滤波器的设计

格型波数字滤波器设计综述

格型波数字滤波器的设计

1. 引言

格型波数字滤波器在信号处理领域有着广泛的应用。本文将详细介绍格型波数字滤波器的设计方法,包括带通格型滤波器、具有恒定极点半径的格型波数字滤波器、半带格型波数字滤波器以及具有纯延迟分支的格型滤波器的设计。

2. 基本概念

2.1 分支阶数判断

对于格型滤波器,如果奇数分支的阶数大于偶数分支的阶数,则 $m = odd$;否则,$m = even$。为了使通带和阻带衰减的偏差与梯形结构类似,我们将误差范围限制在 $-2^{-15}$ 到 $2^{-15}$,这比原来小了约 $2^7 = 128$ 倍。

2.2 带通格型滤波器设计思路

带通和带阻滤波器可以先设计一个低通滤波器,然后将其转换为所需的频率响应。但格型低通滤波器必须是奇数阶,得到的带通和带阻滤波器的阶数 $N = 2N_{LP}$,即 $N = 2, 6, 10, 14, \cdots$,因此得到的滤波器可能经常过度设计。

3. 带通格型滤波器设计

3.1 设计步骤

  1. 确定参数 :给定带通滤波器的参数,如 $\omega_{c1}T = 0.4\pi$ rad,$\omega_{c2}T = 0.5\pi$ rad,$\omega_{s1}T = 0.2\pi$ rad,$\omega_{s2}T = 0.7\pi$ rad,$A_{max} = 0.1$ dB,$A_{min} = 60$ dB。
  2. 计算模拟原型低通滤波器的要求
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。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动记录;其二是模块化编程实现的模构建、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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