南邮研究生现代信号处理大作业解析：MLP神经网络与滤波器设计

"南邮现代信号处理2015大作业" 本资源是南京邮电大学研究生课程《现代信号处理》的一份2015年的大作业，涉及到的主要知识点包括： 1. **多层感知器（MLP）神经网络**： - MLP是一种前馈神经网络，通常用于复杂分类和回归问题。在异或问题中，由于异或的非线性特性，单层神经网络无法解决，而MLP可以通过多层结构来模拟非线性关系。 - **误差反向传播（BP）算法**是训练多层神经网络的标准方法，通过反向传播误差来调整权重，以最小化预测输出与期望输出之间的差异。 - **S型Logistic函数**作为激活函数，它在输出层和隐藏层中提供了连续的非线性转换，有助于网络学习复杂的决策边界。 2. **滤波器设计**： - **奇阶互补法**用于构建带通滤波器，通过组合高通和低通滤波器，可以构建多带滤波器组。 - 给定的参数Fp=1.7KHz, Fr=2.3KHz, Fs=8KHz, Armin≥70dB用于定义滤波器的通带边缘频率和阻带衰减。 - 设计目标是绘制出滤波器的频率响应曲线，以验证其性能。 3. **功率谱估计**： - **Levinson算法**是一种递归算法，常用于AR模型的系数估计，从而推导出功率谱密度。 - **Burg算法**也是一种用于AR模型系数估计的方法，适用于功率谱估计。 - **ARMA模型法**结合了自回归（AR）和滑动平均（MA）模型，用于建模和估计随机信号的功率谱。 - **MUSIC算法**（MUltiple SIgnal Classification）是一种参数估计方法，可以用于估计信号源的数量和方向，同时也可用于功率谱估计。 4. **自适应均衡器**： - **横向或格型自适应均衡器**用于消除通信信道中的频率选择性衰落，提高信号质量。 - **LMS算法**（Least Mean Squares）是一种在线学习算法，用于自适应滤波器，通过不断调整滤波器系数来最小化误差。 - **RLS算法**（Recursive Least Squares）提供更快的收敛速度，但计算复杂度较高。 - 在不同信道失真和噪声条件下，对比LMS算法和RLS算法的均衡效果，通过学习曲线进行分析。 这份大作业要求学生通过MATLAB编程实现上述理论知识，加深对现代信号处理技术的理解，并通过可视化结果进行分析。完成这样的任务，学生不仅需要掌握理论知识，还需要具备一定的编程能力和实验分析能力。