采用改进遗传算法优化FIR数字滤波器设计

FIR数字滤波器的最优化设计可以抽象成一个多维连续函数求极值的问题,因此可以采用遗传算法求解。针对传统遗传算法存在的容易早熟收敛的问题,提出一种改进策略,从交叉变异的概率和算子两方面对算法进行改进,并通过测试函数验证了改进策略的可行性。分别在最小二乘（LS）、最大误差最小化（MM）和均方误差最小化（MMSE）准则下,采用改进遗传算法进行FIR数字低通滤波器最优化设计,实验结果显示在不同优化准则下设计的滤波器都表现出了良好的性能,证明了改进算法的通用性和有效性。     

改进量子遗传算法及其在FIR滤波器设计中的应用

在对遗传算法和量子遗传算法分析和比较的基础上,提出了一种改进的量子遗传算法,并通过典型函数的优化验证各算法性能的优劣。将改进的量子遗传算法应用于优化求解频率取样法设计FIR滤波器过程中的过渡点样值,实验结果表明算法可以得到更佳的设计参数。     

设计两通道FIR QMF滤波器组的快速有效方法

本文结合FIR滤波器的线性相位特点、窗函数的封闭表达式、正交镜像滤波器组的重构理论和传统的迭代算法原理,提出了一种基于窗函数法设计两通道FIR QMF滤波器组的方法.文中给出了算法原理、程序流图,最后通过举例和比较,得出该算法在满足性能指标的情况下,比传统方法更快速有效.     

利用遗传算法优化设计FIR数字滤波器

FIR数字滤波器可以做成具有严格的线性相位,而且同时可以具有任意的幅度响应,因而在工程实际中得到了广泛的应用,遗传算法又是一种强有力的寻优算法.介绍了一种遗传算法在FIR数字滤波器设计--加权切比雪夫最佳逼近准则优化设计方法中的应用.对基本遗传算法作适当改进后,用于确定待求FIR数字低通滤波器的单位冲激响应而h(n),然后利用MATLAB仿真程序求出了滤波器的幅度特性曲线,仿真结果说明了算法的有效性.     

改进的遗传算法在数字滤波器优化应用研究

研究数字滤波器自动生成优化问题.针对传统的数字滤波器在优化设计时,容易往往出现难以调整波形系数,与硬件接口程序复杂,开发周期长等问题缺陷,为了解决上述问题,提出了一种采用改进的遗传算法应用于FPGA数字滤波器的优化设计中,利用了遗传算法全局优化概率检索的优点,求解复杂系统优化问题.把求解滤波器参数的问题数学化为性能指标优化模型,采用改进的遗传算法求得特性符合要求的滤波器参数值,仿真结果表明,设计系统软件界面可以根据用户设定的滤波参数,自动设计出符合要求的数字滤波器RTL.系统性能高效,能够大大提高滤波器的设计效率.数值仿真表明了算法的有效性.     

基于FPGA的FIR滤波器的设计

本文介绍一种基于FPGA并采用DSPBuilder作为设计工具的FIR滤波器的设计方法。重点分析和比较了三种在DSP-Builder中的滤波器模型建立方法,并采用其中的最佳方案建立了一个高阶的FIR滤波器模型,然后分别对其进行基于DSPBuilder的算法仿真和基于Modelsim的功能仿真。仿真结果有效地验证了此设计方法的正确性和可行性。整个设计流程具有快速性和灵活性的特点。     

基于MATLAB的FIR数字滤波器设计

数字滤波是数字信号处理的重要环节.数字滤波器可分为FIR和IIR两大类.文章根据FIR滤波器的设计原理,详细介绍了MATLAB环境下FIR数字滤波器的设计方法和操作步骤,并列出了设计实例程序及运行结果.     

基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计

在满足幅度特性的要求下,FIR系统可以保证严格的线性相位特性,合理设计滤波器各参数以逼近理想滤波器,从而满足设计性能指标。反之,在某种准则下设计滤波器各参数,可获取最优结果。这里借助MATLAB软件工具箱,采用三种不同的方法设计FIR数字滤波器,并进行对比。     

用改进的GAOT设计数字滤波器

数字滤波器的设计是一个多维变量的寻优问题,但通常存在大量的局部极小点.遗传算法是一个全局优化算法,可以用于滤波器的设计.介绍了遗传算法工具箱(GAOT)并进行分析和改进,用改进的GAOT设计了IIR滤波器,通过仿真结果表明了改进的GAOT在设计IIR滤波器时的有效性.     

基于改进的混合基因算法的FIR数字滤波器设计

研究了利用模拟退火遗传算法来设计FIR数字滤波器的方法。针对算法在寻优过程中,易陷入局部最优解和搜索缓慢的特点提出了改进方法,该方法充分利用了遗传算法的并行化抽样过程和模拟退火算法中控制算法的收敛性,不仅优化了时间性能,避免出现收敛的“早熟”现象,而且在一定程度上提高了算法的搜索性能。最后结合FIR低通数字滤波器的设计给出了仿真结果。     

基于FPGA分布式算法的滤波器设计

研究基于分布式算法的数字滤波器设计方法,介绍了能高效实现固定常数乘法的分布式算法原理,并将分布式算法应用于FIR低通滤波器设计,实现了16阶滤波器的设计和调试.采用了EP3C25F324C8来完成滤波器的设计,其中采用串行加法器将数据进行预相加,将16阶降为8阶,降低了资源占用率并提升了处理速度.使用Matlab编程8阶固定常数系数对应256个值的查找表直接导入到FPGA的ROM中,设计方法具有兼容性,可设计更高阶次的滤波器.通过功能仿真证明,方法可行高效.     

改进的粒子群优化算法设计FIR低通数字滤波器

粒子群优化算法(PSO)因具有参数少、易于实现等优点,在解决优化问题时表现出很好的性能。有限长单位脉冲响应(FIR)数字滤波器因具有稳定的结构、易于实现等优点,在实际中有着很广泛的应用。因此,将基于三角函数因子的改进PSO算法(TFPSO)用于对FIR低通数字滤波器性能的优化,并将其与基于折射原理反向学习(refrPSO)、基于反向学习(OPSO)的PSO算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能进行比较。在实验中构造出一种性能较好的适应值函数,以验证这几种改进的PSO算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能。实验结果表明,基于三角函数因子的PSO算法滤波性能较差,而基于折射原理反向学习的PSO算法性能最佳。     

基于PSO-DE-CA的FIR滤波器设计

为优化有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计,提出一种基于双种群的文化算法。种群空间分别按照粒子群优化和差分进化算法独立进化。信仰空间作为知识库,用于保存求解问题的群体经验。仿真实验结果表明,在设计FIR数字滤波器时,该算法具有较高的鲁棒性和较快的收敛速度,优化结果好于同类算法。     

改进的PSO-CFIWA算法在FIR设计中的应用

FIR数字滤波器的设计是一个组合优化问题,可以用PSO算法来完成。在原有的PSO-CFWIA算法的基础上提出一种改进的PSO-CFWIA算法,该算法关注迭代过程中的粒子位置和当前最优位置的距离,改进后的算法在性能方面稍优于原有算法。     

基于演化算法的FIR数字滤波器设计研究

在信号传递与交换的过程中,信道以及分散在通信系统其他各处都存在噪声,噪声消除是信号处理的核心问题之一,滤波技术是一种常规的噪声消除技术。传统的滤波技术均要求已知信号和噪声的统计先验知识,本文研究的自适应滤波器的参数可以自动地按照某种准则调整到最佳滤波,实现时不需要任何关于信号和噪声的先验统计知识。本文采用演化算法来实现最佳滤波,理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能快速有效的设计出最佳滤波的自适应滤波器,而且还能使误差达到最小。     

基于设计模式的改进遗传算法设计与实现

针对传统的遗传算法编程求解过程中存在的代码复用性不高,灵活性差的情况,在参考麻省理工学院Matthew Wall开发的遗传算法类库GAlib的基础上,文章提出了基于设计模式的改进遗传算法设计框架,并提供了部分Visual C#代码和演示。该框架通过使用模板方法模式、策略模式和适配器模式大大提高了改进遗传算法在设计实现过程中的可扩展性和灵活性。     

基于Matlab的FIR滤波器的设计

介绍了利用MATLAB信号处理工具箱进行FIR滤波器设计的三种方法:程序设计法、SPTool设计法和FDATool设计法。通过对一个混合正弦信号的滤波,给出了以上三种设计方法的详细的设计步骤。     

基于LabVIEW7.0的FIR数字滤波器的设计

虚拟仪器(Virtual Instrument,简称VI)是现代计算机技术、通信技术和测量技术相结合的产物.本文介绍了虚拟仪器的特点,应用以及基于LabVIEW虚拟仪器开发平台设计虚拟数字滤波器的方法.     

基于AHDL的FIR数字滤波器的设计

本文使用查找表作为滤波器的硬件实现算法,采用AHDL和模块化的设计方法,对整个数字滤波器进行多层次功能模块的划分,完成了各个层次模块的设计,并将所有模块进行组合,设计了全局并行有限长脉冲响应（FIR）数字滤波器。