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申请/专利权人：昕海智创(深圳)科技有限公司

摘要：本发明属于滤波技术领域，尤其是一种基于带通滤波软件的滤波算法，包括以下步骤：步骤一、单类滤波信号处理，将接收到的带通滤波信号放入神经元数学模型内进行预处理；步骤二、多类滤波信号处理，对步骤一中的神经元数学模型实现集合后的神经网络构建；步骤三、使用自适应算法对经过上述两个步骤预处理之后的带通滤波实现滤波。本发明充分利用神经元和神经网络对带通滤波预处理，可实现带通滤波软件的算法更加具备智能化和自动化处理，使得整个带通滤波软件对带通滤波具备自我接收，分类，调整的机器人思维，同时能够对现有带通滤波中的滤波信号实现自主学习，能够使得步骤一和步骤二的预处理更加快速，构成良性循环。

主权项：1.一种基于带通滤波软件的滤波算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、单类滤波信号处理，将接收到的带通滤波信号放入神经元数学模型内进行预处理；对所述神经元建模，建模中包括一组为带通滤波信号接收端的输入加权、一个将输入的带通滤波信号相加的加法器以及一个决定带通滤波信号对于当前输入的带通滤波信号是否计算归类的激活函数；所述输入加权包括数字信号与权重ωi或权重ωij相乘，且相乘的公式为对所述权重ωi或权重ωij进行调整：将一个输入向量提供给网络，其中的一个神经元得到了错误的结果，即输出与目标不相符，与神经元相连的有m个权重，每一个权重对应一个信号输入端节点，将结果错误的神经元标记为к，即错误的权重就是ωik，i的取值从1到m；再计算yk-tk；tk是这个神经元的目标，yk是神经元的输出，若结果为正，神经元本应该激活但没有激活，就把权重调大，反之把权重调小，再通过把这两个值相乘来调整权重：Δωik＝-yk-tk*xi，并且把所得的值与旧的权重相加来得到新的权重；对所述激活函数的阈值θ进行调整，对所述阈值θ的调整方法为：将阈值固定为0，再在神经元增加一个额外的输入权重，并且使得对应于该权重的输入为一个定值，当输入端全部为0时，就能够根据需要调整这个权重，从而使得神经元激活或不激活，并将此时的权重以0为下标，使得与第j个神经元相连的权重就记作ω0j；通过对阈值θ调整后来决定每个权重的改变，通过将所述权重的值与一个参数η相乘得到，权重更新的最终规则遵循下式：ωij←ωij-ηyi-tj*xi将相乘的结果与预设的阈值θ对比后实现滤波；相乘的结果与预设的阈值θ对比结果遵循下式：o＝gh＝1或0，当o＝1时，h大于0，当o＝0时，h小于或等于0来决定是否滤波；步骤二、多类滤波信号处理，对步骤一中的神经元数学模型实现集合后的神经网络构建；步骤三、使用自适应算法对经过上述两个步骤预处理之后的带通滤波实现滤波；对所述步骤一和所述步骤二所得滤波信号实现自主学习：初始化，设置所有的权重ωij为最小的随机数；训练，对T次循环，对每一个输入端的信号进行输入向量；再现，利用下式计算每一个神经元j的激活状态。

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