混合滤波器造句

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将高效混合滤波器组adc系统进一步简化，作者还提出了一种专用高效混合滤波器组adc系统。
同时，本文所研究的混合滤波器拓扑结构，其有源部分的安装容量相对目前常见的电路有很大程度的降低。
线性相位prqmf滤波器组是当今多速率数字信号处理领域的研究热点之一，本文从理论上推导出了其理想重建的一般规律，这对进一步研究线性相位prqmf滤波器组设计理论有重要意义。此外，本文提出的高速混合滤波器组adc系统、高效混合滤波器组adc系统、高速高分辨率时问交织adc系统，均具有实用价值。
因为噪声时常包含非线性问题，针对这种情况，既要抑制噪声，又要保护图像边缘，本文采用一从度指纹图像上噪处理研究种基于线性，非线性的混合滤波器算法，该算法比均值滤彼器，中值加权滤波器，格形滤波器，具有更好的抑制噪声的能力，不但较好的保持图像地边缘，而且能反映图像的几何结构和细节特性。
作者提出了一种基于带通采样定理的抽取器数学模型，对该数学模型进行了时域、频域的分析证明后，设计了一种基于该数学模型的抽取器，进而根据无线电射频信号频谱的特点，提出了高效混合滤波器组adc系统，其数字信号输出速率比高速混合滤波器组adc系统降低m - 1倍。
我的思路是：改造现有图形结构，先建立能反映信噪比大小且含待定参数k的表达式，然后通过离散型h0pfi旧单层反馈神经网络，再结合前边的混合滤波器构成一个非线性控制系统，写出对应的网络函数，利用相平面法和李雅普诺大稳定性的判据，得到一个稳定的极限环，从而确定出参数卜的范围，进而再对原来的小波软阈值进行修正，用修正后的值作为小波阈值。
第二种是基于模糊神经网络的混合滤波器，主要滤波器模块有十字型中心加权中值滤波器、交叉型中心加权中值滤波器和9点中值滤波器，信号经过三种滤波器处理后送入一个训练好的模糊神经网络进行融合处理，得到最终的滤波结果。
本文研究的问题是从观察信号中分离出两个(或者更多个)输入信号，其中每一组信号分别通过不同的未知多输入多输出线性系统.本文证明了当输入信号是两两相互独立的独立同分布信号时可以分离出输入信号，并导出了基于最大熵的多输入多输出盲解卷新算法.这个算法不需要任何关于输入信号和混合滤波器的先验知识
2对prqmf滤波器组adc系统的频响、量化噪声特性、重建误差特性以及重建误差对adc间的失配敏感性进行了理论分析研究，所得到的理论结果为： ( 1 )混合滤波器组adc系统与开关电容滤波器组adc系统的失真/混迭函数一致； ( 2 )无论输入宽带还是窄带信号，这两种adc系统的有效分辨率均比其adc提高了0 . 5log _ 2m比特； ( 3 )这两种adc系统的重建误差对其adc间的失配敏感性均明显低于时间交织adc系统。
针对混合滤波器组adc系统因其adc模拟输入带宽低而不能对频率较高的射频模拟信号进行模/数转换的瓶颈，作者提出了一种基于nyquist采样定理和带通采样定理的抽取器数学模型，对该数学模型进行了时域、频域的分析证明后，设计了一种基于该数学模型的sha抽取器，进而在混合滤波器组adc系统的基础上，提出了高速混合滤波器组adc系统。
用混合滤波器造句挺难的，這是一个万能造句的方法