低复杂度数字滤波器的设计理论的研究

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低复杂度数字滤波器的设计理论的研究

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低复杂度数字滤波器的设计理论的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
英文缩略词对照表	第13-14页
第1章绪论	第14-22页
1.1 数字滤波器的研究背景及意义	第14-15页
1.2 低复杂度数字滤波器的研究现状	第15-18页
1.3 论文主要工作	第18-19页
1.4 论文组织结构	第19-22页
第2章低复杂度数字滤波器设计理论	第22-48页
2.1 低复杂度数字滤波器简介	第22-39页
2.1.1 内插脉冲响应(IFIR)滤波器	第22-24页
2.1.2 频罩(FRM)滤波器	第24-28页
2.1.3 外插脉冲响应(EIR)滤波器	第28-34页
2.1.4 可重构系数抽取滤波器	第34-36页
2.1.5 可重构FRM滤波器	第36-38页
2.1.6 稀疏滤波器	第38-39页
2.2 优化算法简介	第39-46页
2.2.1 线性优化	第40页
2.2.2 二阶锥优化	第40-41页
2.2.3 粒子群优化(PSO)	第41-43页
2.2.4 二值粒子群优化(BPSO)	第43-45页
2.2.5 模拟退火算法	第45页
2.2.6 常用的优化工具包	第45-46页
2.3 本章小结	第46-48页
第3章基于二阶锥优化的改进可重构频罩滤波器设计	第48-62页
3.1 引言	第48-49页
3.2 FRM滤波器简介	第49-51页
3.3 可重构FRM滤波器简介	第51-53页
3.4 本文改进算法	第53-55页
3.5 实验结果	第55-61页
3.6 本章小结	第61-62页
第4章基于加权L1的稀疏系数抽取滤波器的设计	第62-76页
4.1 引言	第62-63页
4.2 系数抽取滤波器简介	第63-66页
4.2.1 基本理论	第63-65页
4.2.2 设计算法	第65-66页
4.3 压缩感知算法简介	第66-69页
4.3.1 基本求解算法	第66-69页
4.3.2 稀疏滤波器设计和压缩感知的关系	第69页
4.4 本章算法	第69-72页
4.5 实验结果	第72-73页
4.6 本章小结	第73-76页
第5章基于BPSO的稀疏FIR滤波器设计	第76-94页
5.1 引言	第76-77页
5.2 粒子群算法简介	第77-81页
5.2.1 PSO	第78-79页
5.2.2 BPSO	第79-81页
5.3 BPSO和稀疏FIR滤波器设计的结合	第81-83页
5.3.1 粒子速度和位置的意义	第81页
5.3.2 改进的二值映射方法	第81-82页
5.3.3 粒子的适应度值	第82-83页
5.3.4 群体最优位置的重置策略	第83页
5.4 给定零系数分布的最优FIR滤波器设计	第83-85页
5.5 本章算法	第85-88页
5.6 实验结果	第88-93页
5.7 本章小结	第93-94页
第6章基于模拟退火算法的低群时延稀疏滤波器设计	第94-108页
6.1 引言	第94-95页
6.2 模拟退火算法简介	第95-96页
6.3 模拟退火算法和稀疏群时延滤波器设计的结合	第96-97页
6.3.1 算法求解空间的定义	第96-97页
6.3.2 算法临近解的选择	第97页
6.3.3 算法能量函数的定义	第97页
6.4 已知零系数分布的低群时延滤波器设计	第97-99页
6.5 本章算法	第99-102页
6.6 实验结果	第102-106页
6.7 本章小结	第106-108页
第7章总结与展望	第108-110页
7.1 全文总结	第108-109页
7.2 进一步展望	第109-110页
参考文献	第110-122页
致谢	第122-124页
攻读博士学位期间(合作)撰写与发表的主要论文	第124页

本篇论文共124页，点击这进入下载页面。

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