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基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字濾波器的仿真平臺設(shè)計-資料下載頁

2025-06-27 20:49本頁面
  

【正文】 指標(biāo)的要求,但是從分析的結(jié)果來看,還是具有一定的偏差的。當(dāng)階數(shù)N越大時,通帶和阻帶的近似性越好,過渡帶也越好,幅頻特性越接近理想,但是在實際的設(shè)計中,階數(shù)N越大,會大大增加設(shè)計的成本,而且比較難實現(xiàn),因此,實際工程中,經(jīng)常采用的是近似設(shè)計就可以了,除非一些比較精確的儀器?;诰W(wǎng)絡(luò)環(huán)境的通信系統(tǒng)數(shù)字濾波器仿真平臺設(shè)計 第五章 總結(jié)與展望 第五章 總結(jié)與展望 總結(jié)本文緊緊圍繞基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)字濾波器的仿真這個課題,通過系統(tǒng)的深入理解IIR數(shù)字濾波器,F(xiàn)IR數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)功能,以及用雙線性變換法來仿真IIR數(shù)字濾波器的思路及研究方法,結(jié)合了Matlab的編程特點與方法,成功的仿真出來數(shù)字低通,高通以及帶通三種濾波器,并在本地與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境兩種不同角度進(jìn)行仿真實驗分析與對比。通過查閱相關(guān)資料與自己學(xué)習(xí)總結(jié)實現(xiàn)了對數(shù)字濾波器的理論基礎(chǔ)研究與匯總工作,并且進(jìn)行比較全面的仿真和分析。根據(jù)兩組數(shù)據(jù)的對比分析,一組是本地數(shù)字濾波器的仿真結(jié)果,一組是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)字濾波器仿真結(jié)果,總結(jié)出來一下內(nèi)容:從運(yùn)行結(jié)果來看,利用雙線性變換法設(shè)計的數(shù)字低通高通濾波器基本可以實現(xiàn)技術(shù)指標(biāo)的要求,但是偏差是一直存在的。當(dāng)階數(shù)N越大,通帶和阻帶的近似性越高,過渡帶與幅頻特性也趨于理想狀態(tài)。事情都有兩面性,我們在接近理想情況的同時就要加強(qiáng)對濾波器設(shè)計的經(jīng)濟(jì)投資,所以在現(xiàn)實生產(chǎn)生活中,我們要利用最優(yōu)化的思想,既要滿足技術(shù)指標(biāo)的要求,又要經(jīng)濟(jì)實用。總而言之,這次畢設(shè)的課題研究,除了加深我對數(shù)字信號處理的理論基礎(chǔ)知識及Matlab編程基礎(chǔ)的理解外,更重要的是為我今后工作中的項目研究、課題設(shè)計提供了正確的的指導(dǎo)方法與設(shè)計思路。學(xué)會了怎樣收集資料、整理材料,閱讀文獻(xiàn),建立數(shù)學(xué)模型、程序的實現(xiàn),為今后走向社會打下良好的基礎(chǔ)。 工作展望本論文設(shè)計的系統(tǒng)基本實現(xiàn)了數(shù)字濾波器的仿真,達(dá)到了本課題提出的設(shè)計要求。但是由于對理論知識理解的不足以及編程技術(shù)的局限,使得系統(tǒng)存在一定的問題。例如,在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的認(rèn)知水平不夠,一些開發(fā)軟件不會用,這給畢設(shè)帶來了很大的麻煩。由于本次畢設(shè),網(wǎng)絡(luò)傳輸是一小部分內(nèi)容,但是這一小部分內(nèi)容也相當(dāng)有難度,設(shè)計起來很費(fèi)心思,結(jié)果還不甚理想。還有一些軟件的應(yīng)用,對Matlab語言的編程理解上都存在欠缺。數(shù)字濾波器的研究水平日趨成熟以及眾多新技術(shù)的出現(xiàn),使得相應(yīng)計算量在不斷的減小。在此,我希望此研究方向能有更多更好的進(jìn)展,出現(xiàn)高效的,實現(xiàn)復(fù)雜度低的新算法。希望今后我能夠在這個方向不斷學(xué)習(xí),不斷研究。 基于網(wǎng)環(huán)境的通信系統(tǒng)數(shù)字濾波器仿真平臺 參考文獻(xiàn) 參考文獻(xiàn)[1] 彭軍,[M].北京:中國鐵道出版社,[2] 高西全,丁玉美,闊永紅. 數(shù)字信號處理:原理、基礎(chǔ)及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,[3] [M]., 2001.[4] 胡廣書. 數(shù)字信號處理理論、算法與實現(xiàn)[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社,1997.[5] Ding_yuxin, wavelet neural network based on energy density[J]. 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