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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
由于信息技术和数字信号处理的飞速发展，滤波器也在其中愈发起到关键的作用，但对滤波器的要求也与日俱增。
FIR数字滤波器由于其显著的线性相位特性，在工程实际中的应用中具有非常重要的意义，相较于其他滤波器系统更稳定，应用更广泛，但由于传统滤波器精确度低，复杂度高，往往不能达到最佳需要效果。
，为了提高数字滤波器的阶数，增强滤波效果，使得滤波器在相同条件下有更大的阻带衰减，将神经网络算法与FIR数字滤波器的优化相结合来设计优化滤波器。
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2. 实验内容和要求
1. 给定一个带通滤波器幅频特性函数，设计阶数，采取样本数据2. 基于MATLAB的算法仿真，得到幅度响应特性3. 与相同条件下的频率采样法对比，优化权重系数改进滤波器性能
3. 参考文献
[1]李目,何怡刚,刘祖润,周少武. 基于自适应神经网络的二维线性相位FIR滤波器优化设计[J]. 电路与系统学报,2011,(2).
[2]李目,何怡刚,刘祖润,周少武. 基于变学习率三角基函数神经网络的4型FIR滤波器设计[J]. 计算机工程与科学,2010,(8).
[3]罗玉雄. 3型FIR带通滤波器优化设计[J]. 长沙电力学院学报(自然科学版),2006,(2).
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4. 毕业设计（论文）计划
2020-12-1～2020-2-26 查阅资料，理解系统基本原理，完成开题报告2021-3-1～2021-3-20 对系统硬件进行设计，搭建模型，完成外文翻译2021-3-21～2021-4-10 编写matlab程序，分析波形数据等2021-4-11～2021-5-10 调试优化，对比不同滤波器2021-5-11～2021-5-25 撰写毕业论文
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