联合神经网络与子带分解结构的非线性预测滤波器

摘要：

基于PRNN神经网络与FIR子带滤波器,本文提出一种新颖的非线性自适应预测滤波器.子带分解采用便于实时实现的DCT,文中给出了相应的学习算法.对实际语音信号进行的非线性预测结果表明,本文所提出的非线性预测滤波器与原来的相比,在降低预测误差动态范围与提高收敛速度等方面都有了十分明显的改善.

关键词：子带分解、非线性预测、神经网络

所属期刊栏目：20

分类号：TN713(基本电子电路)

资助基金：信息产业部电子科学院预研项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：39-43