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Der Entwurf von digitalen Filtern mit endlicher Impulsantwort (FIR) hat in den letzten zwei Jahrzehnten großes Interesse gefunden. Für die Entwicklung von FIR-Filtern werden verschiedene Parameter verwendet, so dass die Effizienz des entwickelten Filtermodells stets verbessert werden kann. Durch die parallele Architektur und die schnelle Reaktion sind neuronale Netze gut für Echtzeitanwendungen geeignet. In diesem Buch wird der Filterentwurf auf der Grundlage verschiedener Algorithmen im Bereich der neuronalen Netze durchgeführt, wie z. B. dem neuronalen Backpropagation-Netzwerk (BPNN), dem neuronalen ADALINE-Netzwerk und dem neuronalen Hopfield-Netzwerk (HNN). Auf der Grundlage von Simulationen werden die Ergebnisse als besser als die von verschiedenen Forschern angegebenen Ergebnisse befunden und bieten eine attraktive Alternative zu herkömmlichen Methoden.
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