基于粒子群優(yōu)化算法的自適應(yīng)濾波器電路設(shè)計.pdf

1、西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。申請學(xué)位論文與資料若有不實之處，

2、本人承擔(dān)一切的法律責(zé)任。本人簽名：隧鏨盛日期盈生三￡Q西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱和借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再攥寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學(xué)。(保密的

3、論文在解密后遵守此規(guī)定)本學(xué)位論文屬于保密，在—年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：巡!筮日期絲B、3：!!導(dǎo)師簽名：經(jīng)季日期絲!查：至￡受／’fABSTRACTABSTRACTWiththeprogressofdigitalsignalprocessors，theadaptivefiniteimpulseresponse(FIR)filters謝t11controllableparametersarewidelyemployedinagr

4、eatmanyareasofcommunicationsandnetworkingsystems，suchasacousticechocancellation，signaldenoising，sonarsignalprocessing，clutterrejectioninradars，channelequalizationandetcAdaptiveoptimizingalgorithmistoadaptthefilterparamet

5、erstothechangingoftheexternalresponse麗也KghcorrectionrateinnonstationaryenvironmentbywhichfiltersselfadjustthecoefficientsaccordingtotherealtimevaryingrequirementsInordertoachieveadesirableadaptabilityandfasttrackingabili

6、tyahighupdaterateoftheadaptivefiltercoefficientsisessentialConventionaladaptivefilterapproachesaletoocomplextobeimplementedinhardwareandtheconvergencespeedisnotsatisfactoryThispaperpresentsanadaptiveFIRfilterdesignbasedo

7、nmultidimensionparticleswarmoptimization(PSO)algorithmTheproposedadaptivealgorithmCanworkeffectivelyinahighconvergencespeed，andthedesignedfilterpresentsthesuperiorperformanceMoreovertheadaptiveFIRfilterbasedonPSOsystemis

8、implementedinthefieldprogrammablegatearray(FPGA)TheproposedhardwarearchitectureCanprovideahighaccuracyandamuchfasterprocessingspeedthantheconventionaladaptivefilterdesignwhicharecriticalfactorsforrealtimesystemsByimprovi

9、ngtheproposedfitnessfunctioninthisresearch，theupdatespeedoftheproposeddesignachieved925Knzwhichisabout4625timesfasterthantheLMSalgorithmand27timesfasterthanRLSalgorithmThesimulationandexperimentresultsclaimthatitisanouts