南郵現(xiàn)代信號處理最后大作業(yè)4道題目(含答案)

1、南郵研究生“現(xiàn)代信號處理”期末課程大作業(yè) 南郵研究生“現(xiàn)代信號處理”期末課程大作業(yè)（四個題目任選三題做） （四個題目任選三題做）1. 請用多層感知器（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡誤差反向傳播（BP）算法實現(xiàn)異或問題（輸入為，要求可以判別輸出為 0 或 1） ，并畫出學習曲線。其中，非線性函數(shù) [0 0;0 1;1 0;1 1] XT ?采用 S 型 Logistic 函數(shù)。2. 試用奇階互補法設計兩帶濾波器組(高、低通互補)，進而實現(xiàn)四帶濾波器

2、組；并畫出其頻響。濾波器設計參數(shù)為：Fp＝1.7KHz, Fr＝2.3KHz, Fs＝8KHz, Armin≥70dB。3. 根據(jù)《現(xiàn)代數(shù)字信號處理》 （姚天任等，華中理工大學出版社，2001）第四章附錄提供的數(shù)據(jù)(pp.352-353)，試用如下方法估計其功率譜，并畫出不同參數(shù)情況下的功率譜曲線：1） Levinson 算法2） Burg 算法3） ARMA 模型法4） MUSIC 算法4. 圖 1 為均衡帶限信號所引起失真的橫向或

3、格型自適應均衡器(其中橫向 FIR 系統(tǒng)長M=11), 系統(tǒng)輸入是取值為±1 的隨機序列 ，其均值為零；參考信號 ) (n x ) 7 ( ) ( ? ? n x n d；信道具有脈沖響應：1 2 ( 2) [1 cos( )] 1,2,3 ( ) 20n n h n W? ? ? ? ? ? ? ?? ? 其其式中 用來控制信道的幅度失真(W = 2～4, 如取 W = 2.9,3.1,3.3,3.5 等)，且信道受到均 W

4、值為零、方差 (相當于信噪比為 30dB)的高斯白噪聲 的干擾。試比較基 001 . 0 2 ? v ? ) (n v于下列幾種算法的自適應均衡器在不同信道失真、不同噪聲干擾下的收斂情況(對應于每一種情況,在同一坐標下畫出其學習曲線):1） 橫向/格-梯型結(jié)構(gòu) LMS 算法2） 橫向/格-梯型結(jié)構(gòu) RLS 算法并分析其結(jié)果。j3、程序：%使用了 3 層結(jié)構(gòu)，第二層隱藏層 4 個單元。2，3 層都使用 Logisitic 函數(shù)。 %訓練

5、xor 數(shù)據(jù)。 function mlp()f= fopen('XOR.txt');A = fscanf(f, '%g',[3 inf]); A = A; p = A(1:2, :)';%訓練輸入數(shù)據(jù)t = A(3, :)';%desire out[train_num , input_scale]= size(p)

6、 ;%規(guī)模fclose(f);accumulate_error=zeros(1,3001);alpha = 0.5;%學習率threshold = 0.005;% 收斂條件 ∑e^2 < thresholdwd1=0; wd2=0; bd1=0; bd2=0; circle_time =0;hidden_unitnum = 4; %隱藏層的單元數(shù)w1 = rand(hidden_unitnum,2);%4 個神經(jīng)元，每個

7、神經(jīng)元接受 2 個輸入w2 = rand(1,hidden_unitnum);%一個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元接受 4 個輸入b1 = rand(hidden_unitnum,1);b2 = rand(1,1);while 1temp=0;circle_time = circle_time +1;for i=1:train_num%前向傳播a0 = double ( p(i,:)' );%第 i 行數(shù)據(jù)n1 = w1*a0+b1;a1

8、 = Logistic(n1);%第一個的輸出n2 = w2*a1+b2;a2 = Logistic(n2);%第二個的輸出a = a2;%后向傳播敏感性e = t(i,:)-a;accumulate_error(circle_time) = temp + abs(e)^2;temp=accumulate_error(circle_time); s2 = F(a2)*e; %輸出層 delta 值