1、断而延迟时间长。由上面的比较可以看出，滤波器还是存在缺点的，但采用进行滤波器的设计，运用中的算法来提高速度，缩短延迟的时间，可以使滤波器符合指标的要求。随着的快速发展，的缺点将逐渐被克服。滤波器的基本结构滤波器的构成形式主要有直接型，级联型，线性相位型三种基本结构。下面分别介绍直接型如图给出了阶型滤波器的结构。可见滤波器是由个抽头延迟线加法器和乘法器的集合构成的。赋给每个乘法器的操作数就是个滤波器的系数，显然也可以称作抽头权重，因为该结构也称为横向滤波器。图直接形式的滤波器结构直接模型的个变形称为转置滤波器，它是根据转置定理定义的。如果将图，网络中所有支路的方向代倒转，并输入和输出互换，则其系统传递函数形式不变，其转置结构如图。图转置形式的滤波器转置式滤波器通常是指滤波器的实现。该滤波器的优点是不再需要给提供额外的移位寄存器，而且也不必要为达到高吞吐量给乘积加法器树添加额外的流水线级。直接型滤波器的优缺点如下优点简单直观。

2、合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。计算各样本点与聚类中心点的距离。相似匹配。将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。更新各类的聚类中心。对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。令,转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。，则扩展系数取，为重叠系数。混合学。

3、提高风电场与电力系统协调运行的能力。根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。日前预测是预测明日小时个时点每分钟个时点的风功率数值。实时预测是滚动地预测每个时点未来小时内的个时点每分钟个时点的风功率数值。按预测时间的不同又可分为长期预测中期预测短期预测超短期预测。其中超短期预测是提前几个小时或几十分钟预测。本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时预测并检验预测结果。数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。数据标准化在保证数据信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。转化矩阵形式对时间序列数据进。

4、行，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定。

5、滑参数的步骤为定义规模为的初始种群根据缺交叉预测的方法，分别计算每个个体的适应度根据得到的适应度，保留若干个适应度大的优良个体执行选择交换变异操作，生成新代种群判断是否满足终止条件，若是，求出最优解若否，返回至步骤。终止条件可以设置成连续进化几代后，最优值仍然保持不变，或已经达到最大进化代数。最终，经过遗传算法优化，得到最优值。图遗传算法的运算流程基于神经网络的风功率预测建模方法问题描述我国的风电开发已具有相当规模，为保证风电并网后电网安全可靠运行，电网企业作为风电的实际调度主体，熟悉大范围内风电运行特性，应充分发挥自身优势，参与风电功率预测系统的开发建设工作，不断完善风电功率预测系统的功能，并且根据我国实际特点，电网企业能够有条件制定适应我国风电开发特点的风电功率预测执行规范。风电场功率预测是指风电场经营企业根据气象条件统计规律等技术和手段，提前对定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，向电网调度机构提交预报结果，。

6、，乘法运算量较少。缺点调整零点较困难。级联型如果将式分解为二阶实数因子，其形式如下便可得二阶级联结构，是的变换，为实数级联型滤波器的优缺点如下优点每节控制对零点，因而在需要控制传输零点的场合时可采用缺点相应的滤波系数增加，乘法运算次数增加，因而需要较多的存储器，运算时间比直接型长。线性相位结构在许多应用领域，例如通信和图像处理中，在定频率范围内维持相位的完整性是种所期望的系统属性，因此，设计能够建立线性相位频率功能的滤波器是必须遵循的规范。系统相位线性度的标准尺度就是组延迟，其定义为完全理想的线性相位滤波器对于定范围的组延迟是个常数。如果滤波器是对称或反对称的，就可以实现线性相位。线性相位相移表示个系统的相频特性与频率成正比，由于不同频率传输速度都样，所以，信号通过它产生的时间延迟等于常数，所以不出现相位失真。即可以证明，线性相位条件为偶对称奇对称即如果单位脉冲响应为是实数，并。

7、习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。以单输出网络为例，采用梯度下降算法。定义目标函数为式中，为训练样本数，为输入第个样本时的误差信号。定义为，式中输出函数忽略了阈值。为使目标函数最小化，各参数修正量应与其负梯度成正比，经推到得计算式为隐单元中心调整函数宽度扩展系数调整输出单元的权值更新上述目标函数是所有训练样本引起的误差的总和，导出的参数修正公式是种批处理式调整。其他方法试验法令扩展参数以增量在定范围,内递增变化，在学习样本中，采用的数据作为训练样本数据，对网络进行训练。然后用训练出的网络对另外为检验样本数据进行预测，最后得出预测值与样本之间的误差矩阵，用式作为评价网络性能的。

8、合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。计算各样本点与聚类中心点的距离。相似匹配。将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。更新各类的聚类中心。对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。令,转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。，则扩展系数取，为重叠系数。混合学。

9、指标，将能够令误差最小的扩展参数的值选出，并用在最后的网络预测中，而式可以作为网络训练的终止准则。可以看出，扩展参数的确定过程体现了对网络性能的验证过程。文中由于将预测的数据均标准化至,区间内，输入向量之间距离的最大及最小值分别为和，因此选择扩展参数由,并以步长为进行变化。采用进化优选算法选择中心把网络的结构设计问题归结为寻找最优选择路径问题，然后采用进化策略进行寻找，从而得到最优的数据中心及扩展系数。例如基于免疫算法的网络优化基于遗传算法的网络优化。下面以遗传算法为例介绍。遗传算法，是类借鉴生物界的进化规则适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的种全局自适应优化概率搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按照些指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到选出满足些收敛指标为止。用遗传算法优化平。

10、行，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定。

11、习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。以单输出网络为例，采用梯度下降算法。定义目标函数为式中，为训练样本数，为输入第个样本时的误差信号。定义为，式中输出函数忽略了阈值。为使目标函数最小化，各参数修正量应与其负梯度成正比，经推到得计算式为隐单元中心调整函数宽度扩展系数调整输出单元的权值更新上述目标函数是所有训练样本引起的误差的总和，导出的参数修正公式是种批处理式调整。其他方法试验法令扩展参数以增量在定范围,内递增变化，在学习样本中，采用的数据作为训练样本数据，对网络进行训练。然后用训练出的网络对另外为检验样本数据进行预测，最后得出预测值与样本之间的误差矩阵，用式作为评价网络性能的。

12、且具有偶对称或是奇对称，即数字滤波器具有严格的线性相位。其对称中心在处，当为偶数时，其信号流图结构如图所示。图线性相位滤波器结构线性相位结构比非线性相位结构少用个乘法器，所以其最大优点是网络结构简单。滤波器的设计流程滤波器的设计流程包括以下几个方面设计规范设计规范包括滤波器的类型，阶数，滤波器的设计方法，选定设计方法后对应的参数的采样频率，截止频率等。系数的计算利用软件的模块，通过设置参数后可以简单地计算出滤波器的系数，之后再对系数进行量化，可得到系列整数，这样就可以在中使用。硬件的实现和验证图图系统幅频特性如图，系统幅频特性在带内基本平坦，已达到设计要求。第七章论文总结本论文第章介绍了宽带功放的发展和地位以及其应用，并阐述了本论文的目标和工作。论文第二章介绍了可编程逻辑器件的发展历程，的设计流程，及产品简介。论文第三章对和两个软件进行了简介。论文第四章介绍了宽带功率放大器的结构与原理，并设计和仿真了个宽带功率放大器，且。

参考资料：

[1]【图纸全套】9号商住楼给排水工程设计【终稿】（第2462592页，发表于2022-06-25）

[2]【图纸全套】110kV降压变电站一次系统设计【终稿】（第2462591页，发表于2022-06-25）

[3]【图纸全套】汽车中间轴轴承支架的机械加工工艺规程及工艺装备设计【终稿】（第2430870页，发表于2022-06-25）

[4]【图纸全套】雕刻机器人运动仿真及动力学分析【终稿】（第2382652页，发表于2022-06-25）

[5]【图纸全套】壳子模具设计【终稿】（第2382648页，发表于2022-06-25）

[6]【图纸全套】CA6140车床床身装配工艺交互式三维仿真模拟系统【终稿】（第2382646页，发表于2022-06-25）

[7]【图纸全套】田陈煤矿设计预注浆防突水技术研究【终稿】（第2382645页，发表于2022-06-25）

[8]【图纸全套】民和县马场垣乡给水工程设计【终稿】（第2382642页，发表于2022-06-25）

[9]【图纸全套】恒源煤矿设计膏体充填开采原理与技术设计【终稿】（第2382641页，发表于2022-06-25）

[10]【图纸全套】工业园区废水处理设计方案【终稿】（第2382640页，发表于2022-06-25）

[11]【图纸全套】某市污水处理厂恶臭废气处理方案设计【终稿】（第2382638页，发表于2022-06-25）

[12]【图纸全套】直驱式螺杆泵驱动装置设计【终稿】（第2382636页，发表于2022-06-25）

[13]【图纸全套】朱集煤矿新井设计深部巷道锚杆支护技术【终稿】（第2382635页，发表于2022-06-25）

[14]【图纸全套】桃江政法办公楼设计【终稿】（第2382634页，发表于2022-06-25）

[15]【图纸全套】轮式电动扶正器的设计【终稿】（第2382630页，发表于2022-06-25）

[16]【图纸全套】行政办公楼设计【终稿】（第2382629页，发表于2022-06-25）

[17]【图纸全套】600td城镇生活污水处理工艺设计【终稿】（第2382627页，发表于2022-06-25）

[18]【图纸全套】双行简易播种机的设计【终稿】（第2382624页，发表于2022-06-25）

[19]【图纸全套】110kV降压变电站一次系统设计【终稿】（第2382623页，发表于2022-06-25）

[20]【图纸全套】胶辊激光检测仪机械结构设计【终稿】（第2382621页，发表于2022-06-25）

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