一种基于FIR滤波器的分数延时方法

本发明公开了一种基于FIR滤波器的分数延时方法，涉及FIR滤波分数延时领域，本发明使用深度学习网络的隐藏层学习信号的复杂非线性特征，并通过两个独立的线性层进行时间延迟和多普勒频移的估计，不仅提高了估计的准确性，而且通过优化算法自动调整FIR滤波器的系数，实现了更精细的分数延时补偿；此外，本发明通过定义理想分数延时响应和使用梯度下降算法最小化误差函数，进一步提高了滤波器设计的性能。