[发明专利]基于深度学习算法的滤波器的优化设计方法有效
| 申请号： | 202110138810.3 | 申请日： | 2021-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN112989508B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 梁修业;黄浩;张喆;曾建平;关放;刘晓晗;资剑 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于滤波器技术领域,具体为一种基于深度学习算法的滤波器的优化设计方法。本发明优化设计方法，针对滤波器的结构参数进行，滤波器的结构参数由滤波器的滤波响应曲线来反映；设计中使用逆向神经网络、正向神经网络和遗传算法，进行深度学习：滤波器的滤波响应曲线由切比雪夫多项式综合得到；将目标滤波响应曲线作为逆向神经网络的输入，获得结构参数的初始值；把初值输入给遗传算法、正向神经网络，进行迭代优化；优化目标为正向神经网络输出的滤波响应曲线与依据的滤波响应曲线差距最小，最后输出优化的滤波响应曲线，并获得最终滤波器的结构参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 算法 滤波器 优化 设计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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