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公开(公告)号：CN117200707A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311302029.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H03D7/00 , H03M1/66 , G06F18/23213 , G06N3/06 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于分阶段优化的RBF神经网络的直接数字频率合成器。所述直接数字频率合成器包括负责生成相位信号的相位累加器、负责将相位信号转换为数字振幅信号的RBF神经网络模块、负责将数字振幅信号转换为低频锯齿信号的数模转换器以及负责将锯齿波信号转换为光滑的模拟信号的低通滤波器组成。其中，RBF神经网络模块包括隐藏层和输出层，隐藏层内的每个节点均有一个对应的径向基函数，以对每一个输入的相位信息，映射出一个对应的特征值，将每个节点对应的特征值与输出层内对应的权重相乘后作和，得到对应相位信息的振幅值。与现有技术相比，本发明通过引入RBF神经网络，以在处理复杂和非线性的频率合成任务时具有更强的可扩展性和适应性。
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