Conception de filtres à réponse impulsionnelle finie (Fir) à l'aide d'un réseau neuronal
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La conception de filtres numériques à réponse impulsionnelle finie (FIR) a suscité un grand intérêt au cours des deux dernières décennies. Différents paramètres sont utilisés pour la conception des filtres FIR et, par conséquent, il est toujours possible d'améliorer l'efficacité du modèle de filtre conçu. L'architecture parallèle et la réponse rapide rendent le réseau neuronal bien adapté aux applications en temps réel. Dans cet ouvrage, la conception du filtre est basée sur divers algorithmes dans le domaine des réseaux neuronaux tels que le réseau neuronal à rétropr...
La conception de filtres numériques à réponse impulsionnelle finie (FIR) a suscité un grand intérêt au cours des deux dernières décennies. Différents paramètres sont utilisés pour la conception des filtres FIR et, par conséquent, il est toujours possible d'améliorer l'efficacité du modèle de filtre conçu. L'architecture parallèle et la réponse rapide rendent le réseau neuronal bien adapté aux applications en temps réel. Dans cet ouvrage, la conception du filtre est basée sur divers algorithmes dans le domaine des réseaux neuronaux tels que le réseau neuronal à rétropropagation (BPNN), le réseau neuronal ADALINE et le réseau neuronal Hopfield (HNN). Sur la base de la simulation, les résultats sont meilleurs que ceux donnés par différents chercheurs et constituent une alternative intéressante aux méthodes conventionnelles.
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