針對處理濾波器設計問題,蝙蝠算法（BA）很容易陷入早熟收斂,提出改進的瘋狂蝙蝠算法（CBA）旨在設計低通有限脈沖響應（FIR）濾波器。首先,在頻率更新中引入兩個隨機數(shù)來控制全局與局部的平衡;其次,在標準蝙蝠算法中引入瘋狂因子,使得蝙蝠算法以一定瘋狂概率維持其多樣性;最后,在局部搜索時,對算法的響度和脈沖發(fā)射率進行動態(tài)修正,便于精細搜索。將CBA與其他算法進行比較,仿真結果表明,瘋狂蝙蝠算法在應用實例中優(yōu)于其他算法,且能夠有效、穩(wěn)定用于低通FIR濾波器設計。 

【文章來源】：計算機應用研究. 2020,37(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 蝙蝠算法
    1.1 標準蝙蝠算法
    1.2 瘋狂蝙蝠算法
2 FIR濾波器設計
3 仿真實驗及結果分析
    3.1 參數(shù)設置
    3.2 實驗結果及分析
    3.3 算法穩(wěn)定性分析
4 結束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]FIR數(shù)字濾波器幅頻響應約束最大加權相位誤差最小化設計[J]. 王路,賴春露.  電子學報. 2018(11)
[2]基于遺傳算法的全頻帶優(yōu)化FIR低通濾波器設計[J]. 朱鳳杰,焦瑞莉.  北京信息科技大學學報(自然科學版). 2018(04)
[3]基于改進DA算法的高效FIR濾波器設計[J]. 李建軍,沈三民,劉勇良,劉文倩.  儀表技術與傳感器. 2018(05)
[4]基于人工蜂群算法的FIR數(shù)字濾波器設計[J]. 劉曉麗,蘭英.  計算機時代. 2017(11)
[5]一種動態(tài)調整慣性權重的自適應蝙蝠算法[J]. 裴宇航,劉景森,李煜.  計算機科學. 2017(06)
[6]改進的粒子群優(yōu)化算法設計FIR低通數(shù)字濾波器[J]. 邵鵬,吳志健,彭虎,王映龍,周炫余.  計算機科學. 2017(S1)

碩士論文
[1]基于智能優(yōu)化算法的數(shù)字濾波器設計[D]. 陸慧慧.哈爾濱工程大學 2016



本文編號：2975081