摘  要： 提出了一種分析頻譜的新方法，其主要思想是采用共軛梯度法訓練傅里葉基神經(jīng)網(wǎng)絡權值，根據(jù)權值獲得信號的幅度譜和相位譜，并給出了基于Matlab語言的頻譜分析應用實例。仿真結果表明，與FFT相比，該方法具有計算精度高，計算速度快以及濾除噪聲的功能。
關鍵詞： 頻譜分析；神經(jīng)網(wǎng)絡；共軛梯度法

　眾所周知，幾乎所有的工程技術領域都要涉及到信號問題。在語音、雷達、聲納、地震、圖像、通信系統(tǒng)、系統(tǒng)控制、生物醫(yī)學工程、機械振動、遙感遙測、地質勘探、航空航天、電力系統(tǒng)、故障檢測、自動化儀器等眾多領域都會涉及到信號的頻譜分析。然而，DFT[1-2]和FFT[3]都涉及復數(shù)的乘法和加法運算，給計算帶來不便，特別是給硬件實現(xiàn)帶來不便。參考文獻[4]提出了頻譜分析的數(shù)值方法，取得了良好結果；參考文獻[5]用基于最速下降法的神經(jīng)網(wǎng)絡算法分析信號的頻譜獲得了很高的計算精度，但是對含有噪聲的信號，該方法收斂速度較慢，計算精度不高。為此，本文提出了一種用共軛梯度法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡權值的信號頻譜分析方法。下面詳細介紹該方法并且給出仿真實例。

　由以上的幾幅圖可以清楚地感受到本文提出的頻譜分析方法的優(yōu)越性。
研究結果表明，本文提出的頻譜分析方法計算精度高，計算速度快，而且具有噪聲濾波功能。與FFT相比，該頻譜分析方法能更準確地反映真實信號的頻譜特性，因此，是一種有效的頻譜分析方法。
參考文獻
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