10.13873/J.1000-9787(2018)03-0095-04
基于支持向量机的滤波器设计与硬件实现
针对传统有限脉冲响应(FIR)滤波器设计方法和神经网络设计方法的不足,在改进使用支持向量机(SVM)设计FIR滤波器方法的基础上,提出了SVM设计FIR滤波器的硬件实现方法.使用理想滤波器的幅值响应训练SVM,得到训练参数,据此构建基于SVM的FIR滤波器的嵌入式系统.软件实现FIR滤波器的训练部分,硬件实现FIR滤波器的测试部分.单次判定测试向量的时间约为3500 ns,滤波准确率可达到98.41%.设计的滤波器具有良好的幅频特性,边界控制精确,逼近理想滤波器.
支持向量机、有限脉冲响应滤波器、核函数、嵌入式系统
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TP391(计算技术、计算机技术)
浙江省自然科学基金资助项目LY15F040001
2018-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
95-98,102