[发明专利]一种基于Hopfield神经网络二维FIR陷波滤波器的设计方法有效

专利信息
申请号: 201811508544.3 申请日: 2018-12-11
公开(公告)号: CN109639258B 公开(公告)日: 2023-01-10
发明(设计)人: 徐微;郭甜;张瑞华 申请(专利权)人: 天津工业大学
主分类号: H03H17/06 分类号: H03H17/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 300387 *** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 hopfield 神经网络 二维 fir 陷波 滤波器 设计 方法
【权利要求书】:

1.一种基于Hopfield神经网络设计二维FIR陷波滤波器的设计方法,其特征在于借助Hopfield神经网络的线性拟合和运算速度快的特点,可以省去复杂的数学矩阵运算,减少运算时间,该方法按照下述步骤进行:

步骤1、理想的四象限对称的二维FIR陷波滤波器的频率响应如下:

其中Ωnotch,Ω0和Ω1分别定义为

其中,是给定的陷波频率点,BW1和BW2分别表示在频率ω1和ω2方向上阻带的带宽,在基于Hopfield神经网络设计稀疏二维FIR陷波滤波器的模型得到建立后,可以将其应用到稀疏二维FIR陷波滤波器的非零系数优化过程中,利用OMP算法解决以下问题

||h||0=k (5c)

其中,h是所要设计的稀疏二维FIR陷波滤波器的单位脉冲响应的向量形式,ε代表上述优化问题求解优化的目标值,k代表向量h中非零元素总个数,

L表示二维滤波器在频域上的采样点数,Ω1如公式(4)所示,δ是给定的通带纹波,是陷波频率点出的采样矩阵的按列展开的向量形式,将计算得到的位置集合记为Λ(k)={n1,n2,...,nk},n1,n2,...,nk代表向量h中非零元素的位置索引;

步骤2、根据式得到Hopfield神经网络中的权重矩阵T,偏置矩阵I;

步骤3、根据步骤(1)得到的稀疏点位置的集合Λ(k)={n1,n2,...,nk},得到需要进行训练的非零参数对应的权重矩阵Ts和偏置矩阵Is,只对非零位置的参数进行训练,当Hopfield神经网络达到稳定时,误差函数达到最小值,对输出的电压根据集合Λ(k)={n1,n2,...,nk}进行零填充,得到稀疏二维FIR陷波滤波器的单位脉冲响应的向量形式h;

步骤4、根据上述计算得到的稀疏二维FIR陷波滤波器的单位脉冲响应h,可以通过等式(4)获得滤波器的频率响应;则通带纹波可以计算为:

检查通带纹波是否满足给定的参数条件,如果满足,则停止;否则转到步骤5;

步骤5、增加一个非零点位置,即k=k+1,并重复步骤1-4。

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