基于神经网络的线性相位FIR滤波器设计

针对FIR滤波器的神经网络设计法,提出一种泛函连接人工神经网络的改进算法。通过设置不同的加权误差函数值来控制各个样本的学习率,改善了网络的学习效果;制定了神经网络训练集的选取规则,使用该规则选取样本对网络进行训练,可设计通带阻带截止频率指标精确可控的滤波器,克服了现有算法只能设计具有通带截止频率的滤波器和不能精确控制任意截止频率的不足。仿真结果表明所提出的方法能很好地满足设计要求。