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Design Low Pass FIR Filter Using Generalized Regression Neural Network
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- 발행기관
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- 간행물
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- 통권
- Vol.7 No.2 (2014.04)바로가기
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- 페이지
- pp.75-84
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A230996
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In this paper a low pass finite impulse response (FIR) filter has been designed using artifi-cial neural network. The optimization of the network has been done using generalized regres-sion algorithm. The proposed approach has been compared with rectangular window method. The accuracy of this algorithm is about 98%, that is much higher than multi layer perceptron (MLP) back propagation algorithm.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Design FIR Filter using Window Method
3. Artificial Neural Network
3.1. Radial Basis Network
3.2. Generalized Regression Neural Network
4. Formulation of Problem
5. Methodology
5.1. Step 1
5.2. Step 2
5.3. Step 3
6. Results and Discussion
7. Conclusion
References
키워드
Neural Network Algorithm Accuracy저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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