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基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计
引用本文:袁书卿,张葛祥.基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计[J].电讯技术,2003,43(5):41-46.
作者姓名:袁书卿  张葛祥
作者单位:1. 平顶山师范高等专科学校,河南,平顶山,467000
2. 西南交通大学,电气工程学院,四川,成都,610031
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69574026),教育部骨干教师资助计划项目
摘    要:采用改进遗传量子算法(IGQA)进行FIR数字滤波器的优化设计,将滤波器的过渡带样本值作为变量进行优化,解决了传统方法(查表法)不能保证数据最优的问题。针对遗传量子算法(GQA)在优化连续多峰函数时易出现早熟的问题,提出一种改进遗传量子算法(IGQA),典型函数测试表明,IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法,收敛速度快,全局寻优能力强,能有效地克服早熟现象。采用IGQA优化设计的FIR数字低通和带通滤波器的性能较查表法得到了很大改善。

关 键 词:FIR滤波器  设计  遗传算法  遗传量子算法
文章编号:1001-893X(2003)05-0041-06
修稿时间:2003年3月4日

Design of FIR Digital Filter Based on Improved Genetic Quantum Algorithm
YUAN Shu-qing,ZHANG Ge-xiang.Design of FIR Digital Filter Based on Improved Genetic Quantum Algorithm[J].Telecommunication Engineering,2003,43(5):41-46.
Authors:YUAN Shu-qing  ZHANG Ge-xiang
Affiliation:YUAN Shu-qing~1,ZHANG Ge-xiang~2
Abstract:Improved genetic quantum algorithm (IGQA) is used to design FIR digital filters. Samples in transitions of filters are optimized, which solves the problem that values obtained by look-up table method (LTUM) are not optimums. Aiming at prematureness appearing easily when GQA is used to optimize continuous functions with many peaks, IGQA is proposed.The results of testing typical function and designing FIR digital filters demonstrate that IGQA is better than GQA and other GAs because IGQA has faster convergent speed and better global search capability, and IGQA can overcome premature phenomenon effectively. The performances of filters designed by IGQA are better than that of LTUM.
Keywords:FIR filter  Design  Genetic algorithm  Genetic quantum algorithm
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