基于演化算法的雙通帶數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計.pdf

1、數(shù)字濾波器在信息傳輸領(lǐng)域占據(jù)不可或缺的位置，廣泛應(yīng)用于語音信號處理、醫(yī)學(xué)生物信號處理、軍事雷達(dá)、以及航空航天等多個領(lǐng)域。數(shù)字濾波器的性能優(yōu)化變得尤為重要。
　　在設(shè)計模擬濾波器時，所需要的高精度、多指標(biāo)等要求不僅使設(shè)計過程變得更加復(fù)雜、結(jié)構(gòu)龐大，而且易于受到外界的影響，很難達(dá)到目標(biāo)要求。隨著計算機科學(xué)和集成電路工藝的發(fā)展，我們可以通過計算機軟件得到符合我們設(shè)計指標(biāo)的數(shù)字濾波器。但是，在科技日益發(fā)展迅猛的今天，數(shù)字濾波器的性能指標(biāo)不

2、斷提高，采取一般的設(shè)計方法很難實現(xiàn)較為復(fù)雜的數(shù)字濾波器結(jié)構(gòu)。所以對于數(shù)字濾波器的性能優(yōu)化變得十分重要。
　　近些年來，演化算法十分廣泛的應(yīng)用于數(shù)字濾波器性能的優(yōu)化。主要有：遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(NeuralNetworkAlgorithm, NEA)、人工免疫算法(Immune Clonal Selection Algorithm, ICSA)、粒子群算法（Particle Swar

3、m Optimization）和蟻群最優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization, ACO)等等。這些優(yōu)化算法都是先根據(jù)數(shù)字濾波器的性能要求得出相對應(yīng)的系統(tǒng)傳輸函數(shù)，然后由系統(tǒng)傳輸函數(shù)得到數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)，再依據(jù)各個算法的特點，有針對性的對數(shù)字濾波器的性能進(jìn)行優(yōu)化分析。
　　本文主要通過遺傳算法和粒子群算法分別對數(shù)字濾波器進(jìn)行結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化，然后二者實驗對比，得到較優(yōu)算法。在使用基于演化算法的方法來對數(shù)字濾波器進(jìn)行優(yōu)化

4、時，首先利用遺傳算法得到最優(yōu)濾波器結(jié)構(gòu)，再通過差分算法對數(shù)字濾波器參數(shù)進(jìn)行近一步的優(yōu)化。
　　本文主要研究工作有以下幾個方面：
　?。?）介紹數(shù)字濾波器的設(shè)計方法。
　?。?）分別利用遺傳算法和粒子群算法設(shè)計數(shù)字濾波器結(jié)構(gòu)。
　?。?）通過遺傳算法和粒子群算法優(yōu)化得到的數(shù)字濾波器性能進(jìn)行實驗對比分析。
　?。?）使用差分算法和步長變換算法對于遺傳算法得到的數(shù)字濾波器進(jìn)行更進(jìn)一步的優(yōu)化。
　?。?）總結(jié)