现代信号处理大作业题目 答案.
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[train_num , input_scale]= size(p ;%规模
fclose(f;
accumulate_error=zeros(1,3001;
alpha = 0.5;%学习率
threshold = 0.005;%收敛条件∑e^2 < threshold
wd1=0; wd2=0;
bd1=0; bd2=0;
b2 = rand(1来自百度文库1;
while 1
temp=0;
circle_time = circle_time +1;
for i=1:train_num
%前向传播
a0 = double ( p(i,:' ;%第i行数据
n1 = w1*a0+b1;
a1 = Logistic(n1;%第一个的输出
n2 = w2*a1+b2;
grid;
xlabel('学习次数'
ylabel('误差'
disp(['计算误差= ',num2str(accumulate_error(circle_time] ;
disp(['迭代次数= ',num2str(circle_time];
研究生“现代信号处理”课程大型作业
(以下四个题目任选三题做
1.请用多层感知器(MLP神经网络误差反向传播(BP算法实现异或问题(输入为
[00;01;10;11]X T =,要求可以判别输出为0或1
,并画出学习曲线。其中,非线性函数采用S型Logistic函数。
2.试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补,进而实现四带滤波器组;并画出其频响。滤波器设计参数为:F p =1.7KHz , F r =2.3KHz , F s =8KHz , A rmin ≥70dB。
j
3、程序:
%使用了3层结构,第二层隐藏层4个单元。2,3层都使用Logisitic函数。%训练xor数据。
function mlp(
f= fopen('XOR.txt';
A = fscanf(f, '%g',[3 inf];
A = A;
p = A(1:2, :';%训练输入数据
t = A(3, :';%desire out
s1 = F(a1*w2'*s2;%隐层delta值
%修改权值
wd1 = alpha .* s1*a0';
wd2 = alpha .* s2*a1';
w1 = w1 + wd1;
w2 = w2 + wd2;
bd1 = alpha .* s1;
bd2 = alpha .* s2;
b1 = b1 + bd1;
Beijing: Tsinghua University Press, 2003
一、请用多层感知器(MLP神经网络误差反向传播(BP算法实现异或问题(输入为[00;01;10;11]
,要求可以判别输出为0或1,并画出学习曲线。其X T
中,非线性函数采用S型Logistic函数。
1、原理:
反向传播(BP算法:
b2 = b2 + bd2;
end;%end of for
if accumulate_error(circle_time <= threshold| circle_time>3001 %then break;
end;%end of if
end;%end of while
plot(accumulate_error,'m';
1横向/格-梯型结构LMS算法
2横向/格-梯型结构RLS算法
并分析其结果。
图1横向或格-梯型自适应均衡器
参考文献
[1]姚天任,孙洪.现代数字信号处理[M].武汉:华中理工大学出版社, 2001
[2]杨绿溪.现代数字信号处理[M].北京:科学出版社, 2007
[3] S. K. Mitra.孙洪等译.数字信号处理——基于计算机的方法(第三版[M].北京:电子工
(1、多层感知器的中间隐层不直接与外界连接,其误差无法估计。
(2、反向传播算法:从后向前(反向逐层“传播”输出层的误差,以间接算
出隐层误差。分两个阶段:
正向过程:从输入层经隐层逐层正向计算各单元的输出
反向过程:由输出层误差逐层反向计算隐层各单元的误差,并用此误差修正前层的权值。
2、流程图:
开始
选择初始值
circle_time =0;
hidden_unitnum = 4; %隐藏层的单元数
w1 = rand(hidden_unitnum,2;%4个神经元,每个神经元接受2个输入w2 = rand(1,hidden_unitnum;%一个神经元,每个神经元接受4个输入b1 = rand(hidden_unitnum,1;
3.根据《现代数字信号处理》(姚天任等,华中理工大学出版社,2001第四章附录提供的数据(pp.352-353,试用如下方法估计其功率谱,并画出不同参数情况下的功率谱曲线:
1 Levinson算法
2 Burg算法
3 ARMA模型法
4 MUSIC算法
4.图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M =11,系统输入是取值为±1的随机序列(n x ,其均值为零;参考信号7((-=n x n d ;信道具有脉冲响应:
12(2[1cos(]1,2,3(20 n n h n W π-⎧+=⎪=⎨⎪⎩其它
式中W用来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
值为零、方差001.02=v σ(相当于信噪比为30dB的高斯白噪声(n v的干扰。试比较基
于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线:
业出版社, 2006
[4] S.Haykin,郑宝玉等译.自适应滤波器原理(第四版[M].北京:电子工业出版社, 2003
[5] J. G. Proakis, C. M. Rader, F. Y. Ling, etc. Algorithms for Statistical Signal Processing [M].
a2 = Logistic(n2;%第二个的输出
a = a2;
%后向传播敏感性
e = t(i,:-a;
accumulate_error(circle_time = temp + abs(e^2;
temp=accumulate_error(circle_time;
s2 = F(a2*e; %输出层delta值
fclose(f;
accumulate_error=zeros(1,3001;
alpha = 0.5;%学习率
threshold = 0.005;%收敛条件∑e^2 < threshold
wd1=0; wd2=0;
bd1=0; bd2=0;
b2 = rand(1来自百度文库1;
while 1
temp=0;
circle_time = circle_time +1;
for i=1:train_num
%前向传播
a0 = double ( p(i,:' ;%第i行数据
n1 = w1*a0+b1;
a1 = Logistic(n1;%第一个的输出
n2 = w2*a1+b2;
grid;
xlabel('学习次数'
ylabel('误差'
disp(['计算误差= ',num2str(accumulate_error(circle_time] ;
disp(['迭代次数= ',num2str(circle_time];
研究生“现代信号处理”课程大型作业
(以下四个题目任选三题做
1.请用多层感知器(MLP神经网络误差反向传播(BP算法实现异或问题(输入为
[00;01;10;11]X T =,要求可以判别输出为0或1
,并画出学习曲线。其中,非线性函数采用S型Logistic函数。
2.试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补,进而实现四带滤波器组;并画出其频响。滤波器设计参数为:F p =1.7KHz , F r =2.3KHz , F s =8KHz , A rmin ≥70dB。
j
3、程序:
%使用了3层结构,第二层隐藏层4个单元。2,3层都使用Logisitic函数。%训练xor数据。
function mlp(
f= fopen('XOR.txt';
A = fscanf(f, '%g',[3 inf];
A = A;
p = A(1:2, :';%训练输入数据
t = A(3, :';%desire out
s1 = F(a1*w2'*s2;%隐层delta值
%修改权值
wd1 = alpha .* s1*a0';
wd2 = alpha .* s2*a1';
w1 = w1 + wd1;
w2 = w2 + wd2;
bd1 = alpha .* s1;
bd2 = alpha .* s2;
b1 = b1 + bd1;
Beijing: Tsinghua University Press, 2003
一、请用多层感知器(MLP神经网络误差反向传播(BP算法实现异或问题(输入为[00;01;10;11]
,要求可以判别输出为0或1,并画出学习曲线。其X T
中,非线性函数采用S型Logistic函数。
1、原理:
反向传播(BP算法:
b2 = b2 + bd2;
end;%end of for
if accumulate_error(circle_time <= threshold| circle_time>3001 %then break;
end;%end of if
end;%end of while
plot(accumulate_error,'m';
1横向/格-梯型结构LMS算法
2横向/格-梯型结构RLS算法
并分析其结果。
图1横向或格-梯型自适应均衡器
参考文献
[1]姚天任,孙洪.现代数字信号处理[M].武汉:华中理工大学出版社, 2001
[2]杨绿溪.现代数字信号处理[M].北京:科学出版社, 2007
[3] S. K. Mitra.孙洪等译.数字信号处理——基于计算机的方法(第三版[M].北京:电子工
(1、多层感知器的中间隐层不直接与外界连接,其误差无法估计。
(2、反向传播算法:从后向前(反向逐层“传播”输出层的误差,以间接算
出隐层误差。分两个阶段:
正向过程:从输入层经隐层逐层正向计算各单元的输出
反向过程:由输出层误差逐层反向计算隐层各单元的误差,并用此误差修正前层的权值。
2、流程图:
开始
选择初始值
circle_time =0;
hidden_unitnum = 4; %隐藏层的单元数
w1 = rand(hidden_unitnum,2;%4个神经元,每个神经元接受2个输入w2 = rand(1,hidden_unitnum;%一个神经元,每个神经元接受4个输入b1 = rand(hidden_unitnum,1;
3.根据《现代数字信号处理》(姚天任等,华中理工大学出版社,2001第四章附录提供的数据(pp.352-353,试用如下方法估计其功率谱,并画出不同参数情况下的功率谱曲线:
1 Levinson算法
2 Burg算法
3 ARMA模型法
4 MUSIC算法
4.图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M =11,系统输入是取值为±1的随机序列(n x ,其均值为零;参考信号7((-=n x n d ;信道具有脉冲响应:
12(2[1cos(]1,2,3(20 n n h n W π-⎧+=⎪=⎨⎪⎩其它
式中W用来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
值为零、方差001.02=v σ(相当于信噪比为30dB的高斯白噪声(n v的干扰。试比较基
于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线:
业出版社, 2006
[4] S.Haykin,郑宝玉等译.自适应滤波器原理(第四版[M].北京:电子工业出版社, 2003
[5] J. G. Proakis, C. M. Rader, F. Y. Ling, etc. Algorithms for Statistical Signal Processing [M].
a2 = Logistic(n2;%第二个的输出
a = a2;
%后向传播敏感性
e = t(i,:-a;
accumulate_error(circle_time = temp + abs(e^2;
temp=accumulate_error(circle_time;
s2 = F(a2*e; %输出层delta值