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文檔簡(jiǎn)介
1、近些年來(lái)，支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)作為機(jī)器和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的一種新方法，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用上都有了飛速的發(fā)展，支持向量機(jī)以其自身算法的優(yōu)點(diǎn)以及實(shí)現(xiàn)的可行性可以成功地處理回歸問(wèn)題和模式識(shí)別等諸多問(wèn)題。 本文研究了將濾波器設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換為一個(gè)支持向量回歸問(wèn)題的方法，然后選擇RBF核函數(shù)對(duì)建立的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到最優(yōu)濾波器的解。最后，我們將設(shè)計(jì)出的濾波器與用Remez算法設(shè)計(jì)出的濾波器進(jìn)行性能
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