【摘要】：FIR數(shù)字濾波器的最優(yōu)化設(shè)計可以抽象成一個多維連續(xù)函數(shù)求極值的問題,因此可以采用遺傳算法求解。針對傳統(tǒng)遺傳算法存在的容易早熟收斂的問題,提出一種改進策略,從交叉變異的概率和算子兩方面對算法進行改進,并通過測試函數(shù)驗證了改進策略的可行性。分別在最小二乘(LS)、最大誤差最小化(MM)和均方誤差最小化(MMSE)準(zhǔn)則下,采用改進遺傳算法進行FIR數(shù)字低通濾波器最優(yōu)化設(shè)計,實驗結(jié)果顯示在不同優(yōu)化準(zhǔn)則下設(shè)計的濾波器都表現(xiàn)出了良好的性能,證明了改進算法的通用性和有效性。
[Abstract]:The optimization design of FIR digital filter can be abstracted as a multi-dimensional continuous function optimization problem, so genetic algorithm can be used to solve the problem. Aiming at the problem of premature convergence in traditional genetic algorithm, an improved strategy is proposed to improve the algorithm from the probability of crossover mutation and operator. The feasibility of the improved strategy is verified by testing function. Based on the least square (LS), maximum error minimization (MM) and mean square error minimization (MMSE) criterion, an improved genetic algorithm is used to optimize the design of FIR digital low-pass filter. The experimental results show that the filters designed under different optimization criteria show good performance and prove the generality and effectiveness of the improved algorithm.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TN713;TP18

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本文編號：2296188