正弦基函数神经网络滤波器设计

构造了一种正弦基函数神经网络 ,以此作为Ⅲ型线性相位FIR滤波器振幅响应Hr(ω)的最佳均方逼近 ;根据训练所得的网络权值cn 计算脉冲响应h(n) ,仿真实例表明了该算法的有效性和优良性能 .

一种具有正弦基函数权值的反馈型神经网络模型

提出了一种新的两层反馈型神经网络模型.该网络采用正弦基函数作为权值,神经元激活函数为线性函数,连接形式为两层反馈型结构.研究并定义了该反馈型神经网络的能量函数,分析了网络运行的稳定性问题,并证明了在Liapunov意义下网络运行的稳定性.网络运行过程中,其权值不做调整(但随时间按正弦规律变化),网络状态不断地转换.随着网络状态变化其能量不断减小,最终在达到稳定时能量到达极小点.由于该反馈型神经网络权值为正弦函数,特别适合于周期信号的自适应逼近和检测,为实际中周期性信号检测与处理提供了一种新的、有效的网络模型和方法.作为应用实例把该网络应用于电力系统中电压凹陷特征量实时检测,仿真结果表明,网络用于信号检测不仅有很高的静态精度,而且有非常好的动态响应特性.

基于正交正弦函数基的数值拟合方法

基于谐波分析理论 ,提出了基于正交正弦函数基的数值拟合方法 .该方法以一组具有广泛匹配能力的正弦函数 (sinα1,sinα2 ,… ,sinαn)作为拟合函数基 ,根据待拟合离散数据 y,运用最小二乘法 ,计算出所有谐波的振幅 (a0 ,a1,a2 ,… ,an) .采用正交化正弦函数基 (sinα,sin 2α,… ,sin nα)进行计算 ,从而使得系数的计算大为简化 ;预先分离出由两端点构成的直线组成的线性成分 ,采用纯非线性项进行拟合 ;以拟合数据覆盖半周期假定为基础 ,采用中心对称延拓方法完成另半周期延拓 .在同样项数下 ,本方法比傅立叶分析精度高 ,无须了解待拟合数值的更多特性 ,避免了经常发生的端点处出错现象 .同时 ,由于它是基于最小二乘原理的 ,可用来拟合带权数据 。

基于状态转移法的正弦基神经网络滤波器设计

为了改善常用滤波器设计方法存在的不足,用一组正弦基函数神经网络线性组合逼近理想滤波器的振幅响应,用状态转移算法优化基函数神经网络权值,使得实际滤波器的幅度响应逼近理想滤波器的幅度响应,建立了基于状态转移算法的正弦基函数神经网络滤波器设计模型。与窗函数法设计的滤波器对比,上述模型具有更好的性能,实验结果表明,状态转移算法优化权值的方法,克服了传统基函数神经网络模型权值不易确定,收敛速度慢等缺点。

一种新型径向基函数神经网络的非线性系统逼近

讨论了一种新的、正弦型径向基函数 (SRBF)神经网络 ,并用来逼近 n维连续函数。该 SRBF所采用的 n维正弦型的基函数是光滑的 ,并且是致密的。该 SRBF网络的权因子是输入的低阶多项式函数。本文给出的一种简单计算程序 ,显著地降低了网络训练和计算时间。并且由于 SRBF的基函数可以非均匀的量化格点为中心 ,因而降低了网络所需存储的样本数 ,网络的输出及其一阶导数都是连续的。对于非线性系统 ,该 SRBF网络在系统定义域内的逼近是精确的 ,并且在存储参数的个数上是最优的。通过实例仿真 ,证明该方法步骤简单 ,训练速度快 。

高阶微分器优化设计研究

提出了一种基于BP算法的正弦基函数神经网络模型 ,研究了该数神经网络算法与线性相位微分器幅频特性的关系 ,提出了该神经网络算法的收敛条件 ,给出了高阶微分器的优化设计实例 .计算机仿真结果表明了该神经网络算法不仅是有效的而且是高效的 .与传统的窗口函数法和雷米兹化设计方法相比 ,本优化设计方法不需要计算矩阵的逆 ,因而解决了雷米兹优化设计方法求高阶矩阵逆的困难 .由于微分器是一种特殊的 4型FIR线性相位滤波器 ,只要求出脉冲响应序列 ,就可以用软件方法实现数字微发运算 ,也可以通过CPLD复杂可编程器件或DSP数字信号处理芯片实现硬件数字微分运算 ,因此 。

金属纳米柱天线的快速电磁分析

基于分段正弦基函数和矩量法,通过求解离散电流节点格林函数的封闭解得到金属纳米柱天线激发表面等离子体的阻抗矩阵.与使用其它基函数矩量法相比,该方法可以减少矩阵方程的维数.仿真结果表明:使用此方法只需求解很小的矩阵方程就可以求解出纳米天线表面极化电流,从而实现对纳米天线的散射特征及谐振模式的快速分析;其结果与时域有限差分仿真结果吻合良好且速度具有显著的优势,尤其在计算斜入射问题时计算优势更加明显.本文的方法对文中计算的模型有效,同样为其他形状纳米柱天线和碳纳米管器件散射特性仿真提供了快速有效的电磁分析方法.

有限圆盘地面上套筒单极子天线

提出了一种分析有限尺寸圆盘地面上套筒单极子天线的新方法.采用粗圆柱线天线快速精确计算模型,选用正弦插值基函数,将圆盘地面和套筒作为一个整体进行矩量法分析计算,研究其驻波和辐射方向图特性.分析了一副工作在225～515MHz频段、电压驻波比小于3 0的实用套筒天线,其数值计算结果与实验结果吻合良好.

FIR带通滤波器优化设计研究

提出了一种基于 BP学习算法的正弦基函数神经网络模型 ,给出了该神经网络模型的收敛性条件 ,为神经网络训练的学习率选取提供了依据。根据本文提出的优化设计算法 ,作者详细研究了 FIR线性相位带通滤波器优化设计实例。研究结果表明 ,本文设计的 FIR带通滤波器 ,基阻带衰耗特性好 ,最小衰耗分别在 10 0分贝和 14 0分贝以上 ,这是任何其它优化设计方法难以实现的。

3型FIR带通滤波器优化设计研究

提出了一种基于BP学习算法的正弦基函数神经网络模型,给出了该网络系统的收敛性条件,研究了3型线性相位FIR带通滤波器优化设计实例.计算机仿真结果表明了该网络模型的有效性.

3型FIR滤波器优化设计研究

详细研究了3型FIR线性相位滤波器的幅频响应与正弦基函数神经网络算法之间的关系,提出并证明了该模型算法的收敛性定理,给出了3型FIR带通滤波器、海尔伯特变换器和微分器的优化设计实例。研究结果表明提出的算法避免了求高价逆矩阵的困难,有效解决了3型FIR高价数字滤波器优化设计的瓶颈问题。计算机仿真结果表明了正弦基函数神经网络算法在3型FIR高价数字滤波器优化设计领域中的有效性。