基于反向学习的粒子群算法对线性相位低通FIR滤波器的优化

将一种基于反向学习的改进粒子群优化算法(OPPSO)应用于设计具有线性相位的低通FIR数字滤波器。该算法通过求解粒子位置的反向解来增加找到最优解的概率,从而求得一组使所述滤波器最优的参数组合。同时,在试验中引入一种更具有现实意义的接近于理想滤波器的零相位滤波器作为对比。试验结果表明,该算法在设计线性相位低通FIR数字滤波器上具有良好的优化效果。     

基于克隆选择算法的FIR滤波器的设计

将改进的克隆选择算法用于FIR数字滤波器的设计中,以确定频率过渡带样本的最佳值。设计的FIR数字滤波器的仿真实验结果表明,与传统的查表方法相比,该免疫算法性能更优,滤波器通带波动更小,阻带衰减更大,能够很好地解决FIR滤波器优化问题。     

基于模拟退火遗传算法的FIR数字滤波器设计

研究了用模拟退火遗传算法来设计FIR数字滤波器，并针对算法在寻优过程中，参数搜索缓慢的特点提出了改进方法，该方法在一定程度上提高了算法的搜索性能．并结合FIR低通数字滤波器的设计给出了仿真结果。     

基于粒子群算法的自适应LMS滤波器设计及可重构硬件实现

自适应滤波器设计是典型的多参数组合优化问题,利用一种改进的粒子群优化算法（MPSO）来优化设计自适应LMS滤波器．将滤波器设计问题转化为滤波器参数优化的问题,利用改进的粒子群算法MPSO搜索整个参数空间,从而获得全局优化的系数．设计的滤波器应用于系统的跟踪响应中,并在基于可重构硬件的平台上实现自适应滤波器．从收敛和失调性能指标评价所设计的LMS滤波器,实验结果表明设计的LMS滤波器具有较好的性能,证明了这种方法的有效性和优越性．     

基于QPSO和MATLAB优化资金投资组合

量子粒子群优化算法（QPSO）是一种基于粒子群优化算法（PSO）的进化算法,它收敛速度快、规则简单、易于编程实现;Matlab是国际控制界公认的标准计算软件。采用QPSO对资金组合投资的多目标问题进行优化,使用Matlab编程,解决了传统方法难以解决的问题,仿真实验表明采用本方法能对资金投资组合问题提出较好的优化决策。     

基于数字滤波的电容层析成像数据采集系统设计与实现

针对电容层析成像ECT(electrical capacitance tomography)数据采集系统中的高频噪声干扰问题,在对ECT系统数据采集与控制原理分析的基础上,基于数字滤波原理和FPGA技术,设计了一个基于数字滤波与FPGA技术相结合的改进分布式算法FIR低通数字滤波器。该滤波器的采样频率为1.5 MHz、通带截止频率为20 MHz,选则窗函数设计方法,利用Matlab中的FDATool工具箱对滤波器系数进行提取与量化,最后利用Quarters对实例进行仿真验证,实验结果表明,FIR数字滤波器能够实现数据采集系统中高频信号的滤波功能,与传统DA算法的滤波器相比,具有占用资源消耗小及采集速度快等特点。     

基于DSP—TMS320C5402的FIR数字滤波器设计

数字FIR滤波器广泛地应用于数字信号处理领域。主要介绍了通过改进算法,利用TMS320C5402芯片的丰富指令和自动溢出保护功能,采用窗函数法,借助MATLAB程序设计语言设计数字滤波器的方法。并通过分析FIR滤波器的结构,对FIR数字滤波器做了一定简化,使得在定点DSP芯片上容易实现。     

金属裂纹声发射信号FIR滤波设计的滤波器参数设置方法

针对金属裂纹声发射信号的特征，基于MATLAB工具，提出FIR滤波设计的相关参数要求，如响应类型、相位延迟等；分析得到FIR带通滤波器的一系列具体滤波器频率参数值如带阻频率、带通频率、通带纹波、阻带袁减等，为金属裂纹声发射信号的FIR滤波设计提供了一种频率参数设置的分析方法．     

改进遗传算法径向基函数的FIR数字滤波器研究

本文针对径向基函数(RBF)网络在实际应用中几种学习算法存在的缺陷和局限性,提出了利用改进遗传算法的径向基函数网络来设计FIR数字滤波器的方法,提高了全局寻优效率.为了证明这种新型混合遗传算法的有效性,本文用该算法设计了低通、高通FIR数字滤波器.采用Matlab进行仿真并给出了相应的仿真结果以验证其有效性.仿真结果表明:同其他现有的优化设计方法相比,本文研究的这种新算法可以很好地逼近理想滤波器,在通阻带内有更小的纹波,达到比较好的优化设计效果.     

混合有源电力滤波器中无源滤波器多目标优化设计

对粒子群优化算法进行改进,引入异步时变加速系数和线性时变权重系数,提出一种改进型粒子群优化算法。将无源滤波器的滤波效果、无功补偿容量及初期投资作为优化目标,利用改进型粒子群优化算法对混合有源电力滤波器中无源滤波器参数进行优化设计。仿真验证了理论分析和设计的正确性,相关设计方法可为其它类型的混合有源滤波器中无源滤波器的优化设计提供参考。     

基于神经网络的FIR滤波器设计与应用

本文介绍了基于神经网络的FIR滤波器的设计方法 ,给出了神经网络的训练算法 ,并利用该设计方法构造了一个 5 0Hz带阻滤波器 ,与常规的用窗函数法设计的滤波器进行了对比 ,发现基于神经网络的方法所设计出的滤波器通带阻带无过冲无波动 ,具有更好的性能 .最后将这两种滤波器作用于受噪声污染的脑电信号 ,并给出了实验结果     

FIR滤波器的约束最小二乘设计

低通滤波常用在图像去噪中,抑制噪声从而改善图像质量.在应用中图像的处理要求不能有明显的相位失真,所以选用FIR滤波器,因为它在一定的对称条件下可实现严格的线性相位.FIR滤波器的设计最终可归结为求解一组滤波器系数,采用最小二乘法优化这些系数.为了对带有一些频域等式约束的FIR低通滤波器进行良好的设计,在最小二乘的基础上结合拉格朗日法.先将带约束的最小二乘转为求条件极值,引入拉格朗日乘子法构造出拉格朗日函数,再进行求解.最后进行了仿真实验,并比较了用一般遗传算法对FIR低通滤波器的设计.结果证明了这种方法的有效性.     

振动测试系统中随机噪声的数字信号处理

采用FIR(FiniteImpulseResponse)数字滤波原理设计了通带范围 0～ 1 0Hz的数字滤波器 ,有效地实现了对振动测试系统中随机干扰噪声的滤除。滤波后的信号曲线 ,可精确导出不平衡量的幅度和相位。整个过程分为信号采集、滤波算法实现和有用信号的恢复     

一种改进的FIR数字滤波器自适应设计方法

提出了一种迭代算法，在FIR数字滤波器的自适应设计过程中自动改变各个频率指标上代价因子的值，最终实现代价因子的最优取值。利用这种改进方法，可以实现FIR数字滤波器和设计指标之间的最佳拟合。给出了两个设计实例，其中幅度响应每倍频程衰减6dB的滤波器，可以用于模拟水声陈列接收的宽带海洋噪声，而高精度时延的滤波器，则可以实现滤束形成中所需要的非整数倍采样间隔的时延。     

一种实现窄带线性相位数字低通FIR滤波器的算法

提出一种实现窄带线性相位ＦＩＲ低通数字滤波器的算法，该算法可使运算量减少９０％，且可得到良好的滤波特性，最后通过对地震信号处理系统中０．１ＨＺ窄带低通ＦＩＲ滤波器的设计说明了该方法的优点和实用性。     

基于FRM的偶型排列信道化改进结构

针对窄过渡带信道化设计带来的复杂度较高问题,提出了一种基于频率响应屏蔽( FRM)的偶型排列信道化改进结构.结构中的原型滤波器设计采用半带滤波器,两个屏蔽滤波器由同一个低通滤波器调制得到,然后合成上下支路的输出信号,得到各个通道的子带信号.推导得到的非最大抽取FRM改进结构相比传统的滤波器组结构具有较小的计算复杂度,同时将抽取模块置于最前端信道化处理,不受采样率较高的限制,具有较为广泛的适用性.在信道数为16的条件下,计算机仿真结果验证了结构设计的正确性,相比多相结构可节省67.9%的乘法器资源.     

一种高速FIR数字滤波器的VLSI设计与实现

讨论了一种快速的FIR数字滤波器在VLSI中实现的设计方法.采用基于快速滤波算法(FFAs)的并行滤波器结构,提高了滤波器的工作速度;并结合算法强度缩减技术,降低了硬件面积占用和功率消耗.实验结果表明,采用这种方法可以灵活处理综合的硬件面积占用和速度的约束关系,使设计达到最优.该方法适用于高速和硬件面积要求下的数字滤波模块的VLSI实现.