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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101216512A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200710303461.6
申请日：2007-12-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种非正弦周期信号实时高精度检测方法，包括以下步骤：对待检测的非正弦周期信号进行采样；利用基于三角基函数的神经网络计算采样信号的基波及各次谐波的频率、幅值和相位；采用加窗插值算法修正神经网络计算的非正弦周期信号的基波频率。对所提出的神经网络算法进行了改进，以能针对非同步采样、非整周期截断情况，进行高精度非正弦周期信号基波频率、基波及各次谐波的幅值和相位分析，当神经网络收敛时，可以获得高精度的非正弦周期信号谐波分析结果。本发明具有快速、实时、高精度等特点，在机械工程、电机测试、电力系统稳定性分析、信号处理、仪器仪表、工业控制等领域具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN101295969B
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN200810031596.6
申请日：2008-06-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种高阶有限冲击响应数字滤波器设计方法，包括以下步骤：利用神经网络方法，通过建立待设计的滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和作为神经网络的计算能量函数，采用梯度下降学习算法训练神经网络的权值使待设计滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和最小化，当神经网络稳定时即可获得有限冲击响应数字滤波器各项参数，即完成有限冲击响应数字滤波器的设计。本发明方法所设计的高阶有限冲击响应数字滤波器具有通带波动小、阻带衰减大、边界频率可控、精度高等特点，特别是设计中不需要进行矩阵求逆运算、计算速度快，在数据传输、高精度电视、雷达和声纳系统、语音和图像处理等工程领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN101854154A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010205646.5
申请日：2010-06-22
IPC: H03H17/00
Abstract: 本发明提供了一种数字直流陷波器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：建立单层或多层频率响应屏蔽结构数字直流陷波器设计模型，确定该模型中各有限冲激响应线性相位子滤波器的各项设计指标参数，根据上述获得的各子滤波器的各项设计指标参数，利用切比雪夫多项式等波纹解析设计法分别对所有子滤波器进行等波纹设计，获得各有限冲激响应子滤波器的脉冲响应，即完成该有限冲激响应线性相位数字直流陷波器的设计。本发明可大大减少数字直流陷波器实现所需硬件资源，且设计的直流陷波器性能高。
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公开(公告)号：CN101854154B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010205646.5
申请日：2010-06-22
IPC: H03H17/00
Abstract: 本发明提供了一种数字直流陷波器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：建立单层或多层频率响应屏蔽结构数字直流陷波器设计模型，确定该模型中各有限冲激响应线性相位子滤波器的各项设计指标参数，根据上述获得的各子滤波器的各项设计指标参数，利用切比雪夫多项式等波纹解析设计法分别对所有子滤波器进行等波纹设计，获得各有限冲激响应子滤波器的脉冲响应，即完成该有限冲激响应线性相位数字直流陷波器的设计。本发明可大大减少数字直流陷波器实现所需硬件资源，且设计的直流陷波器性能高。
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公开(公告)号：CN101295969A
公开(公告)日：2008-10-29
申请号：CN200810031596.6
申请日：2008-06-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种高阶有限冲击响应数字滤波器设计方法，包括以下步骤：利用神经网络方法，通过建立待设计的滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和作为神经网络的计算能量函数，采用梯度下降学习算法训练神经网络的权值使待设计滤波器与理想滤波器的幅频响应误差平方和最小化，当神经网络稳定时即可获得有限冲击响应数字滤波器各项参数，即完成有限冲击响应数字滤波器的设计。本发明方法所设计的高阶有限冲击响应数字滤波器具有通带波动小、阻带衰减大、边界频率可控、精度高等特点，特别是设计中不需要进行矩阵求逆运算、计算速度快，在数据传输、高精度电视、雷达和声纳系统、语音和图像处理等工程领域具有广泛的应用前景。
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