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O design dos filtros digitais Finite Impulse Response (FIR) tem recebido muito interesse nas últimas duas décadas. Há vários parâmetros utilizados para a concepção do filtro FIR e, por conseguinte, há sempre margem para melhorias na eficiência do modelo de filtro concebido. A arquitectura paralela e a resposta rápida tornam a rede neural bem adequada para aplicações em tempo real. Neste livro, a concepção do filtro é feita com base em vários algoritmos no domínio da rede neural, tais como Back-propagation Neural Network (BPNN), ADALINE Neural Network e Hopfield Neural Network (HNNN). Com base…mehr

Produktbeschreibung
O design dos filtros digitais Finite Impulse Response (FIR) tem recebido muito interesse nas últimas duas décadas. Há vários parâmetros utilizados para a concepção do filtro FIR e, por conseguinte, há sempre margem para melhorias na eficiência do modelo de filtro concebido. A arquitectura paralela e a resposta rápida tornam a rede neural bem adequada para aplicações em tempo real. Neste livro, a concepção do filtro é feita com base em vários algoritmos no domínio da rede neural, tais como Back-propagation Neural Network (BPNN), ADALINE Neural Network e Hopfield Neural Network (HNNN). Com base na simulação, os resultados são melhores do que os resultados dados por diferentes investigadores e proporcionam uma alternativa atractiva aos métodos convencionais.
Autorenporträt
Khushboo Pachori è professore associato presso l'OIST di Bhopal. Ha conseguito il dottorato e il master presso la Jaypee University of Engineering & Technology (JUET), Guna (M.P.). Ha conseguito la laurea in ingegneria elettronica presso la Rajiv Gandhi Technical University (RGTU) di Bhopal nel 2010. I miei interessi di ricerca includono IA, ML, elaborazione del segnale e comunicazioni wireless.