目录 第1章最优的FIR滤波器设计 1.1频率取样的FIR滤波器设计 1.1.1约束条件 1.1.2设计误差 1.2最优的FIR滤波器设计 1.2.1一般最优滤波器 1.2.2加权最优滤波器 1.2.3反对称FIR滤波器 1.2.4微分FIR滤波器 1.3IIR与FIR数字滤波器的比较 第2章基于神经网络的案例分析与实现 2.1农作物虫情预测 2.1.1基于神经网络的虫情预测原理 2.1.2BP网络设计 2.2模型参考控制 2.2.1模型参考控制概念 2.2.2模型参考控制实例分析 2.3神经

针对传统的正交频分分母（正交频分复用，OFDM）时域参数估计方法在Alpha稳定分布噪声环境下性能退化的问题，该文提出了一种基于相关熵的时域参数估计新方法该方法利用OFDM信号时域结构具有局部相似性这一点以及相关的谐振对脉冲噪声最佳。的抑制作用，完成Alpha稳定分布噪声下的OFDM信号有用符号时间和符号周期这两个时域参数的估计。仿真结果表明，在Alpha稳定分布噪声下，本文提出的基于相关的熵的方法具有良好的估计性能，并且在强脉冲噪声下采用分数低阶统计量的方法。