10.16366/j.cnki.1000-2367.2023.06.001
基于神经网络的微波滤波器设计综述
随着微波器件结构复杂度和性能要求的提高,建模和设计过程的时间成本也逐渐增大.在设计过程中引入优化算法可以有效地提高微波器件的设计效率.对神经网络在微波滤波器设计领域的方法进行了系统的综述,提出了基于训练和精调神经网络的LC电路参数提取方法、基于数据自生成神经网络的结构参数估计方法和带宽可重构的滤波器设计方法.实验结果表明,神经网络可以利用滤波器的S参数信息,在较短时间内预测出满足设计要求的LC电路参数/器件结构参数,有效减少设计成本,提高设计效率.
神经网络、精调、结构参数估计、带通滤波器、可重构
51
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;陕西省深空探测智能信息技术重点实验室资助
2023-11-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共14页
1-14