Progettazione di filtri a risposta impulsiva finita (Fir) mediante rete neurale
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La progettazione di filtri digitali a risposta impulsiva finita (FIR) ha ricevuto un grande interesse negli ultimi due decenni. I parametri utilizzati per la progettazione dei filtri FIR sono vari e, pertanto, è sempre possibile migliorare l'efficienza del modello di filtro progettato. L'architettura parallela e la velocità di risposta rendono la rete neurale adatta alle applicazioni in tempo reale. In questo libro, la progettazione del filtro è basata su vari algoritmi nel dominio delle reti neurali, come Back-propagation Neural Network (BPNN), ADALINE Neural Network e Hopfield Neural Netw...
La progettazione di filtri digitali a risposta impulsiva finita (FIR) ha ricevuto un grande interesse negli ultimi due decenni. I parametri utilizzati per la progettazione dei filtri FIR sono vari e, pertanto, è sempre possibile migliorare l'efficienza del modello di filtro progettato. L'architettura parallela e la velocità di risposta rendono la rete neurale adatta alle applicazioni in tempo reale. In questo libro, la progettazione del filtro è basata su vari algoritmi nel dominio delle reti neurali, come Back-propagation Neural Network (BPNN), ADALINE Neural Network e Hopfield Neural Network (HNN). Sulla base delle simulazioni, i risultati sono migliori di quelli forniti da diversi ricercatori e rappresentano un'alternativa interessante ai metodi convenzionali.
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