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时间:2020-04-25
《基于自由搜索算法的IIR数字滤波器设计-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第40卷第8期计算机工程2014年8月Vo1.40NO.8ComputerEngineeringAugust2014·开发研究与工程应用·文章编号:1000-3428(2014)08-0318-04文献标识码:A中图分类号:TN713·7基于自由搜索算法的IIR数字滤波器设计任伟,曾以成,陈莉,杨丹(湘潭大学光电工程系,湖南湘潭411105)摘要:无限脉冲响应(IIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数多目标优化问题。针对自由搜索算法原型优化设计时存在后期寻优效率低等缺陷,提出一种改进搜索策略的优化方法。通过动态调整个体的领域搜索半径
2、和定期轴向搜索等策略,提高算法在多维空间的搜索能力。将其应用于IIR数字滤波器的优化设计,并在最小均方误差、最小通带阻带纹波幅值和两者相结合的优化准则下,对参数空间施加适当的约束条件,建立相应的优化模型。仿真结果表明,在设计IIR数字滤波器时,该算法的优化结果优于同类算法。关键词:自由搜索算法;无限脉冲响应;数字滤波器;滤波器设计;参数空间DesignofInfiniteImpulseResponseDigitalFilterBasedonFreeSearchAlgorithmRENWei,ZENGYi—cheng,CHENLi,YA
3、NGDan(DepartmentofPhotoelectricEngineering,XiangtanUniversity,Xiangtan411105,China)【Abstract】AnimprovedsearchstrategymethodbasedonFreeSearchAlgorithm(FSA)isproposedtodesignInfiniteImpulseResponse(IIR)digitalfilters,fortheuseoftheexistingFSAhastheproblemsofthelowefficien
4、tlaterstage.Themethodbydynamicallyadjustingindividualsearchradiusandregularlysearchonaxialparametersspace,improvestheabilityofsearchinamultidimensionalspace.Asuitableconstraintontheparametersspacesispresentedandtheoptimizationmodelisestablishedunderminimizingmeansquaree
5、rrorandminimizingtheripplemagnitudesofbothpass—bandandstop—bandoptimalitycriteria,designingIIRdigitallow—passfilterbasedontheproposedmethod.TheeffectivenessandsuperiorityoftheintroducedmethodaredemonstratedbyexperimentalresultsontheIIRdigitalfilters,whichiscomparedwitho
6、theralgorithms.【Keywords】FreeSearchAlgorithm(FSA);InfiniteImpulseResponse(IIR);digitalfilter;filterdesign;parameterspaceDOI:10.3969/j.issn.1000—3428.2014.08.059受其全局选择机制和交叉算子的影响,种群模式缺1概述乏多样性,容易出现早熟现象,且由于采用选择、交无限脉冲响应(InfiniteImpulseResponse,IIR)叉和变异等操作,结构比较复杂。与GA相比,PSO、数字
7、滤波器因具有计算精度高和设计阶数低等特综合学习粒子群优化算法(CLPSO)和EDA简点,在通信、生物医学、地质勘探等方面得到了广泛单、高效,易于实现,但同样面临早熟问题。的应用。其设计的模型是给定一个期望的频率响自由搜索算法(FreeSearchAlgorithm,FSA)作应(e),然后寻找一个稳定的传递函数H(Z),使为一种新颖的启发式算法受到广泛关注,该算法模拟频率响应H(e)在某种准则下逼近期望频率响应牛马羊等群居动物的觅食过程,于2005年提出。FSA(e)。近年来,许多学者把智能优化算法引入到具有更大的自由性、独立性和不确
8、定性,在兼顾局部IIR滤波器设计中,如遗传算法(GeneticAlgorithm,搜索和全局搜索、提高鲁棒性和自适应等方面有一定GA)、粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,的提高,已经成功应用
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