复数FIR DF设计的神经网络优化方法

本文基于人工神经网络(ANN)能量函数优化理论,提出了一种FIR数字滤波器(DF)神经网络优化设计(NNO)方法的理论框架。该理论将实数与复数FIR DF设计工作统一起来。表征设计质量的加权均方误差被当作ANN能量函数,以此导出FIR-NNO的Lyapunov方程。文中说明了算法实现的基本原则,并给出了两个实数线性相位和一个复数非线性相位FIR DF设计实例。通过与其它几种方法的比较证明了该方法的有效性。