基于支持向量回歸(SVR)的線性相位FIR濾波器設(shè)計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近些年來，支持向量機(Support Vector Machine，SVM)作為機器和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的一種新方法，在理論研究和實際應(yīng)用上都有了飛速的發(fā)展，支持向量機以其自身算法的優(yōu)點以及實現(xiàn)的可行性可以成功地處理回歸問題和模式識別等諸多問題。 本文研究了將濾波器設(shè)計轉(zhuǎn)換為一個支持向量回歸問題的方法，然后選擇RBF核函數(shù)對建立的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，最終得到最優(yōu)濾波器的解。最后，我們將設(shè)計出的濾波器與用Remez算法設(shè)計出的濾波器進行性能

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